基于PyQt 的植物葉片病害識(shí)別應(yīng)用開發(fā)

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摘要：為了提升植物葉片病害識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率，文章設(shè)計(jì)了一種基于深度學(xué)習(xí)的新型應(yīng)用。首先，采用ResNet101_vd_vd_ssld作為深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)常見植物葉片病害進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。結(jié)合Adam優(yōu)化器和交叉熵?fù)p失函數(shù)，進(jìn)一步提升模型性能。通過引入大量植物葉片圖像數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，增強(qiáng)了模型的泛化能力和識(shí)別精度。（剩余7214字）