用于资源高效的少样本植物病害分类的领域自适应轻量级集成

这篇文章介绍了一篇研究论文，重点关注机器学习的一个特定应用：在数据有限的情况下（少样本学习）对植物病害进行分类，同时考虑计算资源。该方法涉及一个领域自适应的轻量级集成，表明使用多个针对特定数据量身定制且设计为计算高效的模型。考虑到此类模型可能部署在计算能力有限的环境中，对资源效率的关注尤为重要。

• •专注于植物病害分类的少样本学习。
• •采用领域自适应轻量级集成。
• •优先考虑资源效率以实现实际部署。