【摘 要】
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使用Pytorch框架搭建Res Net18网络模型,优化网络参数和结构,基于深度学习的图像分类方法,通过数据清洗、图像数据预处理、数据加载、模型设计与搭建、进行不同周期的训练与测试,对模型进行评估,得到农作物病虫害10分类最佳模型和参数,并建立网络应用,进行农作物病虫害图片诊断和识别,最终应用于实际农作物病虫害种类的诊断中。
【基金项目】
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基于人工智能计算机视觉的交通场景智能应用(项目编号:2020RW37)。
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使用Pytorch框架搭建Res Net18网络模型,优化网络参数和结构,基于深度学习的图像分类方法,通过数据清洗、图像数据预处理、数据加载、模型设计与搭建、进行不同周期的训练与测试,对模型进行评估,得到农作物病虫害10分类最佳模型和参数,并建立网络应用,进行农作物病虫害图片诊断和识别,最终应用于实际农作物病虫害种类的诊断中。
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