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摘要:
為加強(qiáng)農(nóng)作物病害的識(shí)別,減少病害發(fā)生的頻率與強(qiáng)度,提高農(nóng)作物產(chǎn)量與品質(zhì),基于遷移學(xué)習(xí)構(gòu)建5種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),對(duì)玉米葉片銹病、大小斑病和灰斑病進(jìn)行識(shí)別分類研究。通過對(duì)比AlexNet、VGG19、ResNet50、GoogLeNet和MobileNetV2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),GoogLeNet的識(shí)別準(zhǔn)確率最高,達(dá)到96.3%,模型收斂效果最好。(剩余19107字)
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基于改進(jìn)GoogLeNet的玉米葉片病害識(shí)別及其可解釋性研究
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