一种面向设施农业的作物病害迁移学习识别方法

本发明公开了一种面向设施农业的作物病害迁移学习识别方法包括，创建一个预训练的解耦生成网络，将任意光照条件下的作物病害图像分离为其内在的、光照不变的病理特征内容码，以及外在的光照环境风格码；定义一个理想的标准光照风格码，将待测图像的内容码与该标准光照风格码相结合，通过网络的生成器重构生成一幅光照条件恒定的规范化待测图像，实现对图像的光照归一化；基于实例归一化后的图像构建规范化病害数据集，并通过迁移学习方式训练一个高精度的作物病害识别模型，用于对输入的规范化待测图像进行精准分类，本发明从根源上消除了光照变化对识别模型的干扰，显著提升了模型在复杂实际环境下的识别精度、鲁棒性与泛化能力。