基于残差网络的人参叶片病害诊断模型研究

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摘要：本文利用残差网络结构模型，针对人参白粉病、黑斑病、灰霉病、炭疽病、疫病5种病害，共105个数据集进行测试和训练，生成人参叶片病害识别模型，利用ResNet18网络模型完成了对人参叶片病害的检测。结果表明，在经过多次参数优化后，ResNet18模型的分类精度可以达到99%。

关键词：残差网络;人参病害;ResNet18

中图分类号：TP389      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）23-0005-03

1 前言

人参在生长的过程会受到当地的空气湿度、温度、气候、土壤等环境因素和工业化的废气、废水等人为因素的影响，都会直接影响到人参的健康生长[1]。（剩余4260字）