论文部分内容阅读
针对在大规模农业种植中传统人工农作物病虫害预防和治理上常存在的问题,应用深度学习算法来进行农作物病害的检测.对47 637张图片进行病害识别检测,数据包含10个物种(主要农作物有番茄、土豆、玉米等),27种病害,总共61个分类标签.采用目前流行的深度网络结构如Vgg-16,ResNetV1-101和InceptionV4等6种模型对图像进行特征抽取.采用交叉熵和正则化项组成损失函数进行反向传播调整,对数据集进行4种不同情况的划分;并且使用了初始化和迁移训练两种训练方式,分别对6种网络架构在不同学习率