Addressing representation instability, strategy rigidity, and class imbalance in active learning for agricultural pest and disease recognition(解决农业病虫害识别主动学习中表征不稳定、策略僵化和类别不平衡问题)
为降低农业病虫害识别深度学习部署的专家标注成本,文章提出三层主动学习框架:动态原型记忆通过动量指数滑动平均保持稳定类别表征;上下文感知样本选择采用神经上下文老虎机动态调整分支组合比例;类别平衡评分通过逆频加权在选择阶段直接优先关注少数类。在IP06(害虫)和Natural CW-10(杂草)数据集上,框架在90%数据可用率下分别取得83.36%和85.07%的准确率,在20%低数据可用率下较最强基线分别领先4.12和2.68个百分点。结合GAN增强数据后,IP06上准确率提升至84.91%,Natural CW-10上提升至86.42%,证明主动学习与生成式AI在智能农业中的互补价值。