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基于深度神经网络的植物病害叶片图像分类识别

基于深度神经网络的植物病害叶片图像分类识别

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-04-01 06:10
  • 访问量:

【概要描述】本文研究了一种基于深度卷积网络的植物病害识别模型的建立方法。

基于深度神经网络的植物病害叶片图像分类识别

【概要描述】本文研究了一种基于深度卷积网络的植物病害识别模型的建立方法。

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最新一代卷积神经网络(CNNs)在图像分类领域取得了令人瞩目的成果。本文研究了一种基于深度卷积网络的植物病害识别模型的建立方法。新颖的训练方式和所采用的方法有助于在实践中快速简便地实施。该模型能从健康叶片中识别出13种不同类型的植物病害,并能区分植物叶片和周围环境。

 

神经网络的简单模型

 

用于增强的图像变换:(a)仿射变换;(b)透视变换;(c)旋转

 

训练分类模型中特征的可视化

 

本文全面描述了实现这一病害识别模型所需的所有基本步骤。Caffe是berkeley Vision and learning Centre开发的深度学习框架,用于进行深度CNN训练。该模型的实验精度在91% ~ 98%之间,单独分类测试的平均精度为96.3%。

 

输出图层图像

 

每类预测精度各不相同

 

来源:

Sladojevic S, Arsenovic M, Anderla A, et al. Deep Neural Networks Based Recognition of Plant Diseases by Leaf Image Classification. Computational Intelligence and Neuroscience. https://doi.org/10.1155/2016/3289801.

 

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