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借助坚强的样本重新挖掘策略实现健壮的植物疾病诊断
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于YOLO的自动植物病害诊断系统，通过名为HSReM的训练策略提高了诊断性能。实验结果表明，该策略在大规模未知数据上比传统方法具有更好的综合性能。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于YOLO的自动植物病害诊断系统。
- 该系统通过名为HSReM的训练策略提高了诊断性能。
- YOLO系统在植物病害诊断中通常优于EfficientNet分类系统。
- 存在识别正常图像时产生误检测的问题。
- HSReM策略通过选择适当难度的训练图像来增强正常数据和病害数据的诊断性能。
- 实验结果表明，HSReM在大规模未知数据上比传统方法具有更好的综合性能。
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