本文记录下论文《Insect classification and detection in field crops using modern machine learning techniques》本文发表于2021年。
文章梗概
本文基于两个比较小的农业害虫数据集，使用几种经典的机器学习方法进行害虫分类，主要涉及到方法有：ANN、KNN、SVM、NB(朴素贝叶斯)和CNN。文章借助OpenCv提取图像中的形状特征(面积、周长、长轴长度、短轴长度、偏心率、圆形度、坚固性、形状系数)进行分类，在CNN中是将图片缩放至64*64直接送入网络进行学习。最终使用CNN分类结果最好，RBF核的SVM次之，NB最差。有意思的是，本文中也是实现了害虫的检测，只不过是基于掩码和轮廓，得到昆虫所在的区域，然后使用Opencv中的函数又边缘得到旋转的检测框。总体来讲，这篇文章没什么新技术，基本就是使用近乎传统的机器学习方法做了个实验，然后写了论文。
文章的方法框架
1 分类框架
2 检测框架
3 文章读后感
总体感觉文章内容比较乱，也没提出新的方法。