17、基于深度学习的图像植物病害检测

基于深度学习的图像植物病害检测

1. 引言

作物病害对我们构成了巨大威胁，因为作物是世界上主要的营养来源。然而，通过肉眼识别和分析作物病害通常非常困难。下面将介绍机器学习、深度学习、植物病害以及相关检测方法的基本概念。

1.1 机器学习和深度学习

• 机器学习 ：1959 年，Arthur Samuel 提出“机器学习”这一术语，他将其定义为“让计算机在无需明确编程的情况下具备学习能力的研究领域”。计算机程序和人工智能系统可以利用从数据中提取的知识执行各种任务，如手写数字识别、邮件分类、金融欺诈检测等。机器学习系统的目标是从历史数据中学习，优化模型以在未知数据上表现良好。其主要输入是数据集，模型可看作一个包含多个参数的黑盒，能将输入空间的实例映射到输出空间。
• 深度学习 ：深度学习是机器学习的一个细分领域，强调学习连续的、越来越有意义的表示层。“深度”就体现了这一概念。深度学习允许由多个处理层组成的计算模型学习具有多个抽象层次的数据表示。在图像处理中，较低层可能只识别边缘，而较高层可能识别与人类相关的概念，如数字或面部。深度学习的应用包括语音识别、药物发现、推荐系统等。不过，训练深度学习模型需要大量的计算能力，且其模型在输入和输出之间通常有多个隐藏层。

1.2 植物病害

作物病害对粮食安全构成重大威胁，但在世界许多地区，由于缺乏必要的基础设施，快速准确地识别病害仍然是一个难题。一般来说，当植物受到某种致病因子的持续干扰，导致生理过程异常，影响其正常结构、生长、功能或活动时，就会感染病害。传染性植物病害由生物病原体