利用卷积神经网络从叶片图像中识别玉米病

最新推荐文章于 2025-05-03 10:11:00 发布
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分类专栏： 论文翻译 文章标签： 图像分类 植物病虫害识别 深度学习 农业病虫害检测
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版权

a.介绍
这是我最近读的一篇论文，论文来自2017年第21届国际计算机科学与工程大会（ICSEC），文中针对4种玉米叶片类型识别问题自己搭建了一个网络结构，个人觉得不错，在此分享，结构比较容易用代码实现，在此就不贴代码了。

a.数据集分布
在这里插入图片描述
b.网络架构
在这里插入图片描述
c.实验
实验分为3部分。在第一部分中，我们使用5倍交叉验证从头开始训练我们提出的网络。在每个折叠中，我们使用三个数据子集，数据增加，用于训练，一个子集用于验证。然后在剩余的数据子集上测试在验证数据上表现最佳的模型。该过程重复5次，以便每个子集用作测试数据一次。下图分别显示了5倍的模型的平均损失和平均准确度的学习曲线与训练过程期间的时期数量。
在这里插入图片描述
在实验的第二部分，我们训练了三个的网络，即ResNet50，InceptionV

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