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针对农作物病害图像样本难收集的问题,本文采用迁移学习算法并结合深度学习提出了一种基于Mobile Net的M25Net模型。通过对38类作物和1类背景图像的5.5万多幅农作物健康与病害图像进行训练,获得了农作物病害识别模型,其识别准确率可达99.67%。为了验证M25Net模型识别农作物病害类型的能力,分别与使用迁移学习的MobileNet、Inception V1、Inception V2、Inception V3、Res Net 50、Res Net 101、Res Net 152模型进行对比试