【摘 要】
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为了实现在手机端植物病害叶片检测,对MobileNet和Inception V3 2种轻量级卷积神经网络进行迁移学习,得到2种作物病害分类模型,将2种分类模型分别移植到Android手机端,在识别
【机 构】
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甘肃农业大学机电工程学院,西北民族大学电气工程学院
【基金项目】
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甘肃农业大学学科建设专项基金(GAU-XKJS-2018-188);国家自然基金(61461005)
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为了实现在手机端植物病害叶片检测,对MobileNet和Inception V3 2种轻量级卷积神经网络进行迁移学习,得到2种作物病害分类模型,将2种分类模型分别移植到Android手机端,在识别精度、运算速度和网络尺寸之间进行平衡,选择最优模型。试验表明,MobileNet和Inception V3在PlantVillage数据集(共38类26种病害)上平均识别率分别是95.02%和95.62%。在自建图像集葡萄病害叶片的识别中MobileNet和Inception V3平均识别率分别是87.50%、8
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