面向脐橙病害图像分类的深度学习算法研究综述

摘要

脐橙是湖南省邵阳市新宁县支柱产业，疮痂病、炭疽病、黄龙病等病害频发制约了产业发展。近年来，深度学习图像分类技术在农作物病害智能诊断领域得到了广泛关注，为脐橙病害的自动识别提供了新的技术路径。该技术从实验室走向田间仍面临诸多困难，主要包括训练数据与实际场景之间的域偏移、相似病害之间的细粒度识别困难、田间移动设备的算力限制以及罕见病害标注样本的稀缺等。围绕上述问题，回顾了经典卷积神经网络、视觉Transformer及两者混合架构在柑橘类病害分类任务中的应用进展，梳理了小样本学习与轻量化网络部署方面的研究现状，并就多模态融合与可解释人工智能等方向的发展趋势进行了讨论，以期为脐橙产区病害智能识别的研究与实践提供参考。

关键词

脐橙病害 / 图像分类 / 深度学习 / 轻量化模型