46、植物叶片疾病检测与实时语音克隆系统技术解析

植物叶片疾病检测与实时语音克隆系统技术解析

植物叶片疾病检测系统

构建全局模型

为了创建一个能够对数据集中每个类别进行分类和预测的全局模型，需要将本地机器上保存的所有局部模型的输入进行整合。具体操作步骤如下：
1. 把所有局部模型加载到变量中。
2. 运用相关函数进行输入的整合。

经过这样的操作，最终得到的全局模型在验证数据上的准确率达到了 93.45%。

测试用例结果

为了评估模型对全新数据的预测能力，构建了一个模型，使用一些测试实例来预测疾病的类别。以下是具体的测试用例：
| 测试用例 | 预期输出 | 实际输出 |
| — | — | — |
| 测试用例 - 1 | 黄叶卷曲病毒 | 见图 6 |
| 测试用例 - 2 | 健康番茄 | 见图 7 |
| 测试用例 - 3 | 番茄 Septoria 叶斑病 | 见图 8 |

系统总结

为了识别番茄叶片的疾病，提出了一种基于深度学习的自主叶片疾病检测系统，该系统以卷积神经网络（CNN）为基础。主要采用了联邦学习方法，将数据集分为三个部分，为每个部分构建了三个局部 CNN 模型，之后将这三个模型集成，得到一个能够对数据集中每个类别进行分类的全局模型。联邦学习方法在数据隐私方面具有重要意义，通过这种方法，可以将训练好的模型共享或导出到全局服务器，而无需共享敏感数据，使得模型能够被广泛使用。

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