基于迁移学习和改进残差神经网络的黄瓜叶部病害识别方法

发布时间：2023-05-19 05:28

　　针对在黄瓜叶部病害识别过程中使用传统卷积神经网络存在模型训练时间长、识别准确率低等问题,提出一种迁移学习和改进残差神经网络相结合的方法对黄瓜叶部病害进行识别。首先对数据集图像进行预处理,将数据集划分为训练集和测试集;然后对传统残差神经网络进行改进;最后使用迁移学习的方式对网络模型进行训练。利用该研究方法对不同的黄瓜叶部病害进行识别试验,结果表明该方法具有较高的识别准确率,可为其他作物的识别方法研究提供参考。

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 材料与方法
    1.1 试验数据采集
    1.2 数据集图像预处理
    1.3 残差神经网络模型结构
    1.4 卷积层特征提取
    1.5 迁移学习
2 试验结果与分析
    2.1 试验平台与相关参数设置
    2.2 迁移学习对模型性能的影响
3 结论与讨论



本文编号：3819746