一种基于深度迁移学习的生蚝病害智能诊断方法

本发明公开了一种基于深度迁移学习的生蚝病害智能诊断方法，包括如下步骤：采集生蚝图像数据并构建多尺度标准训练数据集；利用基于ImageNet数据集预训练的视觉Transformer模型进行迁移学习，通过逐层逆序渐进式的训练策略优化模型的特征提取层权重；构建多个分辨率逐级递增的门控槽注意力单元，对病害图像特征进行动态调整；采用异步触发的突触门控单元对特征进行实时调节，增强对病害特征的精准捕捉能力；利用融合特征表达驱动并行级联式分类网络，通过逐级精细化分类实时输出生蚝病害诊断结果。本发明能够实现高准确率、实时的生蚝病害诊断，具有较强的应用前景。