二十、农作物病虫害识别模型

最新推荐文章于 2025-09-25 16:15:50 发布

vandh

最新推荐文章于 2025-09-25 16:15:50 发布

阅读量1.1k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： AI图像处理模型与应用文章标签：图片分类农作物识别深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vandh/article/details/132589306

AI图像处理模型与应用专栏收录该内容

47 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

该博客介绍了如何利用深度学习技术进行农作物病虫害识别。首先从Kaggle平台下载数据集，接着构建模型，并在GPU环境下进行训练，通过调整batch_size适应不同GPU内存。经过15轮训练，模型在特定硬件配置下完成学习，最后还提到了模型测试和前端界面设计的步骤。

1、准备数据集
可以从https://www.kaggle.com/datasets中下载，Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台。企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。
为了测试，可以使用作为训练数据一部分的验证数据进行评估。

2、模型构建

import os
import glob
import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D,Activation,AveragePooling2D,BatchNormalization
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import load_model
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
import tensorflow as tf

def get_files(directory):
    if not os.path.exists(directory):
        return 0
    count=0
    for current_path,dirs,files in os.walk(directo

了解本专栏