建立可靠的基准需要绝对的精确度。酒精或糖洗过程的必要性在于它们能够以近乎完美的准确度物理或化学地将瓦螨与蜜蜂分离。这种严格的分离产生了精确的侵染率，可用作训练和验证神经网络模型的精确回归目标。
核心见解： 视觉估计不足以进行科学基准测试。洗涤过程充当明确的“地面实况”，通过物理破坏螨虫的附着机制，确保人工智能系统在科学严谨的数据上进行训练，而不是近似值。
精确分离的机制
破坏物理附着
瓦螨不仅仅是停留在宿主身上；它们是物理固定的。螨虫使用跗节吸盘附着在蜜蜂的角质层上，跗节吸盘会产生强大的吸力。
要建立基准，必须打破这种联系。工业酒精或 70% 乙醇等液体是有效的剥离溶剂。它们能迅速溶解将螨虫粘附在蜜蜂身上的粘性物质，并破坏吸附机制。
搅动的作用
单独的化学溶解通常不足以达到完全的准确性。洗涤过程利用物理化学作用，将溶剂与持续的物理搅动相结合。
一旦螨虫的抓握力减弱，这种摇晃的动作就会将它们弄松。然后，螨虫会悬浮在液体中或被过滤到单独的容器中，从而可以进行完整计数，而活体蜜蜂的目视检查无法做到这一点。
为什么人工智能需要这个基准
建立回归目标
在技术开发过程中，这些洗涤产生的数据起着关键作用：它提供了一个精确的回归目标。
在训练神经网络检测寄生虫时，模型需要知道“正确”的答案来调整其算法。洗涤方法产生的高精度计数提供了这个不容置疑的标准。
确保科学严谨性
为了使人工智能系统值得信赖，必须根据科学合理的标准对其进行验证。
由于洗涤过程依赖于物理分离而不是估计，因此消除了人为错误和视觉偏差。这确保了用于训练人工智能的侵染水平基于实际情况，从而有助于创建强大而准确的检测系统。
理解权衡
样本损失与数据准确性
最准确的方法——酒精洗涤——的主要权衡是蜜蜂样本的死亡。与目视检查不同，这种方法会牺牲一定数量的蜜蜂（通常约 300 只）来获取精确数据。
方法差异
虽然酒精洗涤和糖洗都旨在分离，但酒精方法通常被认为是最准确、最可靠且经济的固定剂。
糖洗涤无损，但可能无法始终像酒精那样达到相同的“清洁和固定”水平，酒精可以溶解粘合剂。然而，对于可以接受样本损失的高精度分析而言，酒精仍然是黄金标准。
为您的目标做出正确的选择
在决定如何为您的运营或技术开发收集数据时，请考虑以下几点：
- 如果您的主要重点是训练人工智能或科学研究：优先考虑酒精洗涤方法，以生成尽可能准确的回归目标和地面实况数据。
- 如果您的主要重点是常规后院监测：您可以选择糖摇法来保护蜂群数量，同时承认分离精度可能略有下降。
最终，任何高科技检测模型的有效性完全取决于用于验证它的低科技物理洗涤的准确性。
总结表：
| 方法 | 准确度水平 | 样本存活率 | 主要应用 |
|---|---|---|---|
| 酒精洗涤 | 非常高（黄金标准） | 否（样本死亡） | 人工智能训练与科学研究 |
| 糖摇法 | 中到高 | 是（无损） | 常规监测与后院养蜂 |
| 目视检查 | 低（估计） | 是 | 快速现场检查（不适用于基准测试） |
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参考文献
- Yassine Kriouile, Lamine Bougueroua. Nested object detection using mask R-CNN: application to bee and varroa detection. DOI: 10.1007/s00521-024-10393-x
本文还参考了以下技术资料 HonestBee 知识库 .
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