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基于迁移学习的苹果树叶片病虫害识别方法研究

来源：花匠小妙招时间：2024-11-09 06:17

摘要：为实现苹果树叶片病虫害快速且准确地识别与分类,研究基于迁移学习的多种神经网络模型,对比不同模型在苹果树叶片病虫害识别上的准确度.构建VGG16,ResNet50,Inception V3三种神经网络模型,利用从PlantVillage上获取的4种不同的苹果树叶片图片,分别为苹果黑星病叶片,苹果黑腐病叶片,苹果锈病叶片以及健康苹果叶片.按照8∶1∶1的比例将图片分为训练集,测试集和验证集对模型进行训练.在相同的试验条件下对比分析VGG16,ResNet50和Inception V3的试验结果.三种模型在使用迁移学习技术的情况下对苹果树叶片病虫害识别准确率分别达到97.67％,95.34％和100％.与不使用迁移学习的模型相比,使用迁...

关键词：

迁移学习苹果树病虫害图像识别神经网络

分类号：

S436.611(病虫害及其防治)

资助基金：

黑龙江省自然科学基金 ( YQ2020C018 ) 中央高校基本科研业务费专项 ( 2572019BF08 ) 林业科技创新平台运行补助项目 ( 2020132304 ) 黑龙江省博士后启动基金 ( LBH-Q20002 )

在线出版日期：

2021-12-27 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：

8 ( 151-158 )

英文信息