数据驱动的农业深度学习方法计量分析

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李佳乐

作者： 李佳乐;张建华;王健;周国民

作者机构：

关键词： 数字农业;深度学习;数据集;计量分析

期刊名称： 农业大数据学报

ISSN： 2096-6369

年卷期： 2024 年 6 卷 003 期

页码： 400-411

摘要： 随着人工智能、计算机视觉、深度学习等科学技术在农业领域的发展与应用,数据驱动的农业深度学习模型成为农业科学的新型研究范式,农业数据集是深度学习模型训练的基础,高质量、大规模、多样性的数据集能够有效提升模型性能,从而助力深度学习在智慧农业领域的应用.为帮助相关领域研究者更好地了解数据对于深度学习的驱动力,充分发挥深度学习在农业领域的应用,本文通过计量分析的方法,总结农业数据集的类型、规模、来源等基本特质,根据深度学习方法将其划分为目标检测、图像分割、图像识别等4个类别,根据应用领域将其划分为视觉导航、特征识别、无损检测等7个类别.结果显示,数据集类型以图像数据为主,图像的数据量主要集中在50-1 500张范围内,由于农业数据采集的特殊性,数据集大部分由个人构建,部分来自公开数据集,主要利用数据集开展特征识别.在未来,随着模型的规模越来越大,对于数据集的要求也不断升级,因此需要持续构建大规模、分布均衡、标注准确的数据集.本文通过强调数据对深度学习模型的驱动力及重要性,为数据推动深度学习农业应用提供理论依据.

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