基于MobileNet V2和遷移學(xué)習(xí)的番茄病害識別

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摘要：番茄葉部病害嚴重影響了番茄的產(chǎn)量和質(zhì)量，為實現(xiàn)在移動設(shè)備實時對番茄進行病害識別，提高番茄的產(chǎn)量，減少種植者的損失。本研究提出將輕量級網(wǎng)絡(luò)模型MobileNet V2和遷移學(xué)習(xí)的方式相結(jié)合，對番茄早疫病、番茄細菌性斑疹病、番茄晚疫病、番茄葉霉病、番茄斑枯病、番茄紅蜘蛛病、番茄褐斑病、番茄花葉病、番茄黃化曲葉病等9種葉部病害圖像以及健康番茄葉片圖像進行分類識別，首先將數(shù)據(jù)集按照9 ∶ 1的比例分為訓(xùn)練集和驗證集，對于訓(xùn)練模型根據(jù)遷移學(xué)習(xí)的方式分別采用不凍結(jié)卷積層、凍結(jié)部分卷積層、全部凍結(jié)卷積層的方式獲得3種模型，然后在模型最后加上2層全連接層并用Dropout層防止過擬合，接著通過Softmax層輸出實現(xiàn)對番茄病害圖像分類識別，最后利用驗證集來統(tǒng)計模型的準(zhǔn)確率和損失值。（剩余7581字）