《表2 深度学习方法最新成果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于核相互子空间法的番茄叶部病害快速识别模型》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

上述对比试验中所采用的深度学习模型都为基础网络模型，且数据量相对较小。为更加客观地反映CCHKMSM方法与当前主流深度学习模型的性能对比。本研究以Plant Village作为验证数据集，且以番茄病害为研究对像的最新成果进行归纳，如表2所示。结果表明，Goog Le Net的识别精度最高，为99.18%，其他网络也均实现了较高的识别精度。相比于基于深度学习的方法，本研究提出的CCHKMSM方法在实现同等精度的前提下，具有计算量小、系统要求低、训练时间短、适应小样本数据等优点。