小样本目标检测在农业中的应用与展望OA
针对农业非结构化环境下高成本标注与长尾样本稀缺的痛点,小样本目标检测技术提供了低数据依赖的解决方案。本文系统综述了小样本目标检测在农业领域的最新进展:首先介绍了基于微调、元学习、度量学习的算法分类体系,并解析其核心机制;其次分析了该技术在病虫害监测、杂草识别及果实分级等场景中的应用现状与改进策略;最后总结了当前面临的跨域漂移与端侧部署挑战,并展望了结合视觉大模型与多模态感知的未来趋势。
张玉新;李彤彤;张宝文;唐紫藤;宋佳康;杨勇;徐永慧;卢子慧;许建峰;高立杰
河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001 河北省农业大数据重点实验室,河北保定071001 河北省梨技术创新中心,河北保定071001 河北省饲草资源开发与绿色高效利用技术创新中心,河北保定071001河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001内蒙古自治区大青山国家级自然保护区管理局乌兰察布分局上高台管理站,内蒙古乌兰察布012314河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001河北农业大学园艺学院,河北保定071001 河北省梨技术创新中心,河北保定071001河北省饲草资源开发与绿色高效利用技术创新中心,河北保定071001
信息技术与安全科学
小样本学习目标检测智慧农业深度学习
《河北农业大学学报》 2026 (4)
P.137-152,16
国家自然科学基金项目(32372552)河北省自然科学基金项目(C2025204250)。
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