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摘要 探讨了采用预训练的卷积神经网络（CNN）模型，如GoogLeNet、VGGNet和EfficientNet，作为特征提取器对苹果叶片病害检测准确率的影响。通过结合这3个CNN模型导出的深度特征，实现了深度学习特征的组合，使用提取的深度特征训练了支持向量机（SVM）分类器。结果表明，所有CNN模型都能以显著的准确率使用深度特征提取并检测出苹果叶片病害，整体分类准确率达到了99.42%。（剩余9148字）
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基于预训练CNN模型深度特征融合的苹果叶片病害检测
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