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主動學(xué)習(xí)對基于圖像的植物表型

更新時間:2024-08-20      點擊次數(shù):306

主動學(xué)習(xí)對基于圖像的植物表型


  深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)成功地應(yīng)用于各種基于圖像的植物表型應(yīng)用,包括疾病檢測和分類。然而,有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)模型的成功部署需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù),

由于固有的復(fù)雜性,這在植物科學(xué)(和大多數(shù)生物學(xué))領(lǐng)域是一個重大挑戰(zhàn)。具體來說,數(shù)據(jù)注釋是昂貴的、費力的、耗時的,并且需要用于表型任務(wù)的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識,

尤其是對于疾病。為了克服這一挑戰(zhàn),已經(jīng)提出了主動學(xué)習(xí)算法來減少深度學(xué)習(xí)模型所需的標(biāo)記量,以實現(xiàn)良好的預(yù)測性能。

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                                       在大豆葉子上收集的九類數(shù)據(jù)(八類應(yīng)激數(shù)據(jù)和一類健康數(shù)據(jù)),其中包括第一個數(shù)據(jù)集

主動學(xué)習(xí)方法通過使用采集函數(shù)自適應(yīng)地建議樣本進(jìn)行注釋來工作,以在固定標(biāo)記預(yù)算下實現(xiàn)最大(分類)性能。

報告了四種不同的主動學(xué)習(xí)方法的性能,(1)深度貝葉斯主動學(xué)習(xí)(DBAL),(2)熵,(3)最小置信度,(4)核心集,

基于傳統(tǒng)的隨機(jī)采樣標(biāo)注的兩種不同的基于圖像的分類數(shù)據(jù)集。

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                                                           第二個數(shù)據(jù)集的九個類別包括八個雜草種類和一個無雜草類別

第一個圖像數(shù)據(jù)集由屬于八種不同大豆脅迫和健康類別的大豆 [Glycine max L. (Merr.)] 葉子組成,

第二個圖像數(shù)據(jù)集由來自田間的九種不同雜草組成。對于固定的標(biāo)記預(yù)算,對于兩個數(shù)據(jù)集,

使用基于主動學(xué)習(xí)的獲取策略的深度學(xué)習(xí)模型的分類性能優(yōu)于基于隨機(jī)采樣的獲取。

數(shù)據(jù)注釋的主動學(xué)習(xí)策略的集成可以幫助減輕植物科學(xué)應(yīng)用中的標(biāo)簽挑戰(zhàn),特別是在專用于注釋的資源有限的情況下。



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