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本发明公开了一种复杂环境下基于深度迁移学习的植被检测方法，属于深度学习和植被检测技术领域，包括：获取第一目标区域的图像并进行预处理，然后进行局部区域裁剪、数据增强，组合成数据集A，并划分为第一训练集、第一验证集和第一测试集；使用第一训练集数据搭建深度学习模型进行训练，建立原始的植被检测模型，并选取最优植被检测模型；获取第二目标区域的图像并进行预处理，得到数据集B，将数据集B划分为第二训练集、第二验证集、第二测试集；在对最优植被检测模型在新任务下进行图像特征深度估算和迁移学习，得到最终的植被检测模
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117746188A
(43)申请公布日2024.03.22
(21)申请号202311806858.2G06V20/10(2022.01)
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