技術(shù)編號(hào)：40615350
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及害蟲識(shí)別領(lǐng)域，具體為一種應(yīng)用于害蟲識(shí)別領(lǐng)域的視覺和知識(shí)多模態(tài)大模型算法。背景技術(shù)、在傳統(tǒng)的害蟲識(shí)別模型中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集主要依賴于人工標(biāo)注的害蟲圖像樣本。通常的流程是通過(guò)采集大量的害蟲圖像樣本，再由領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)這些樣本進(jìn)行人工標(biāo)注，以此形成訓(xùn)練集。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）等圖像識(shí)別算法對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和分類?；谶@種訓(xùn)練方法，識(shí)別模型能夠逐步學(xué)習(xí)不同害蟲的外部特征，從而對(duì)輸入的圖像進(jìn)行分類，判斷圖像中的害蟲種類。此外，現(xiàn)有的一些害蟲識(shí)別技術(shù)也開始嘗試引入先驗(yàn)知識(shí)，例如...
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該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán)，增加技術(shù)思路，做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備，不適合論文引用。
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