基于卷积神经网络的苹果叶部病害图像识别研究

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摘要：为解决苹果叶部病害识别效率低、精度低的问题，展开苹果叶片病害识别模型的研究。通过收集并整理网络公共数据集，获取苹果黑腐病、苹果黑星病、苹果锈病和苹果健康叶部四类图像，随机选取1200张图像建立数据集，采用数据增强的手段对数据进行预处理，提高模型的鲁棒性，降低其他因素对模型识别的影响。将迁移学习与卷积神经网络相结合，在InceptionV3、Xception、NasNetmobile、Inception-ResNetV2这4种预训练模型的基础上，弃用全连接层，通过全局平均池化层来完成特征整合工作，同时对模型采取微调，对比各模型的识别效果。（剩余11405字）