干土豆片回锅肉

原料:干土豆片:70g   肉片:80g   葱、姜、蒜、盐、辣椒、花椒、味精、豆瓣酱各适量。
做法:
一、将干土豆片放入温水中泡十分左右
二、将肉片煮熟备用。
三、待锅烧热倒入少许植物油,将切好的肉片倒入锅中翻炒几下加入豆瓣酱,翻炒几下,放入辣椒、花椒、姜用小火煸出香味后。
四、将泡好的土豆片捞出倒入锅中,放入适量盐,稍炒几下,放入葱、蒜、味精即可。
 
### 使用CNN算法进行土豆叶片图像分类或疾病检测 #### CNN在植物叶片识别中的应用 近年来,在植物叶片识别领域,卷积神经网络(CNNs)因其强大的特征提取能力而得到广泛应用。对于像土豆这样的作物,其叶片图像的类间变异性较低,这使得品种级别的分类变得困难[^1]。 #### 提升分类效果的技术手段 为了提高分类准确性,采用更先进的损失函数如加角裕度损失和大裕度余弦损失能够有效增强类别间的区分度,进而改善因低变异带来的挑战。实验结果显示,在针对特定植物叶片的研究中,这些改进措施显著提升了分类精度,尤其当利用叶片背面图象作为输入时表现更为突出。 #### 面向土豆叶片的具体方案设计 考虑到上述研究成果以及实际需求,建议构建一套专门面向土豆叶片的图像分析系统: - **数据收集与预处理** 收集大量健康及患病状态下的土豆叶片样本图片,并对其进行标注;同时实施必要的前处理操作,比如尺寸调整、噪声去除等。 - **模型架构选择** 可借鉴已有的优秀模型结构,例如ResNet, MobileNet 或 EfficientNet系列,它们均被证实适用于人脸识别场景下高效准确地完成任务[^2]。当然也可以考虑引入专门为农业视觉任务优化过的YOLOv5来执行目标定位与分类工作[^3]。 - **训练策略制定** 应用迁移学习方法初始化权重参数,再基于自定义的数据集微调整个网络直至收敛稳定。期间可尝试不同的正则化项组合以防止过拟合现象的发生。 - **评估指标设定** 关注整体正确率之外还需考察各类别之间是否存在偏倚情况,确保最终成果具备良好的泛化能力和鲁棒性。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image def load_model(): model = models.resnet50(pretrained=True) num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, number_of_classes) # 替换最后一层全连接层适应新任务 return model transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) image_path = 'path_to_your_image.jpg' img = Image.open(image_path).convert('RGB') input_tensor = transform(img) model = load_model() output = model(input_tensor.unsqueeze(0)) predicted_class = output.argmax(dim=1).item() print(f'The predicted class is {predicted_class}') ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值