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文档摘要

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基于细粒度特征学习的番茄病害检测方法研究

一、引言

随着现代农业的快速发展，番茄作为重要的农作物之一，其生长过程中的病害问题日益突出。传统的病害检测方法主要依赖于人工观察和经验判断，这种方法不仅效率低下，而且准确度难以保证。因此，研究一种高效、准确的番茄病害检测方法具有重要意义。近年来，基于细粒度特征学习的番茄病害检测方法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于细粒度特征学习的番茄病害检测方法，以提高病害检测的准确性和效率。

二、细粒度特征学习概述

细粒度特征学习是一种深度学习方法，它能够提取出更加精细、更具区分性的特征。在番茄病害检测中，细粒度特征学习可以通过对不同种类、不同程度的病害进行深度学习