小样本迁移学习在复杂作物数据集中的应用优势

针对一些样本量较小、生长环境与生长状态复杂的作物数据集，基于小样本迁移学习的深度学习方法具有较大的优势。该方法可以通过大数据集训练的网络权值初始化网络，从而加速网络模型的收敛，并获得令人满意的检测结果[108]。

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