基于深度學(xué)習(xí)的玉米病蟲(chóng)害智能診斷系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

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摘 要 使用自定義CNN和DenseNet201兩種基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)，對(duì)大斑病、南方銹病、玉米黏蟲(chóng)、玉米蚜蟲(chóng)、玉米葉螨等10種常見(jiàn)玉米病蟲(chóng)害圖像樣本開(kāi)展模型訓(xùn)練，并對(duì)部分訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。發(fā)現(xiàn)所得val_accuracy大于0.8的模型中，基于CNN網(wǎng)絡(luò)的模型相對(duì)穩(wěn)定，val_loss值相對(duì)較小，說(shuō)明在特定情況下基于CNN網(wǎng)絡(luò)的模型收斂性相對(duì)較好，但DenseNet201網(wǎng)絡(luò)更容易取得較高準(zhǔn)確率的模型。（剩余7146字）