一种基于主动学习的农业病害识别方法

本发明公开了一种基于主动学习的农业病害识别方法，通过构建用于图像检测/分类/分割的基于Transformer的图像识别模型，并根据标注数据集与未标注数据进行评估，并根据评估结果将不满足评估指标的样本图像添加至待标注数据集中的样本图像；再基于图像标注系统对待标注数据集中的样本图像进行领域专家标注，并将领域专家标注后的样本图像更新至标注数据集中，将更新数据集中样本图像作为输入数据，将样本图像的病害类型作为输出数据，并基于图像分类验证评价函数、图像分割评价函数以及图像检测评价函数，对基于Transformer的图像识别模型进行更新训练以获取最终图像识别模型，有效减少人工标注成本且提高训练数据的准确度，改善特定领域训练数据集不充足的问题，解决了农业病害数据图像标注语料规模有限，造成模型产生过拟合，进而导致对农业病害的识别精度与效率不足的问题。