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摘要
水稻作为我国主要粮食作物，其产量对国家粮食安全具有重要意义。水稻种植过
程中，稻瘟病、纹枯病等病害频发往往导致水稻减产。近年来，利用深度学习技术辅
助水稻病害分类可以有效缓解病害发生。然而，现有的基于深度学习的水稻病害分类
方法依赖源领域（训练数据）和目标领域（测试数据）独立同分布假设。但实际场景
中水稻病害图像常包含复杂背景，由于拍摄角度，光照强度等因素，导致收集到的目
标领域的数据与源域数据存在分布偏移。在分布偏移场景下，源领域中水稻病害数据
存在混淆偏差和风格单一现象，往往导致无关特征
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