基于改進(jìn)ShuffleNet v2模型的蘋果葉片病害識(shí)別方法

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摘要：針對(duì)真實(shí)環(huán)境下蘋果葉片病害識(shí)別背景復(fù)雜、識(shí)別準(zhǔn)確率不高，且一些大型網(wǎng)絡(luò)在分類任務(wù)中參數(shù)量較大，遷移到移動(dòng)設(shè)備和嵌入式設(shè)備上時(shí)存在難以存儲(chǔ)等問(wèn)題，提出一種改進(jìn)輕量化網(wǎng)絡(luò)ShuffleNet v2的識(shí)別方法。首先收集了斑點(diǎn)落葉病、灰斑病、花葉病、銹斑病、褐斑病5類常見(jiàn)蘋果葉片病害圖像樣本，通過(guò)鏡像高斯和旋轉(zhuǎn)等方式對(duì)圖像進(jìn)行處理，以增加圖片數(shù)量，提升模型識(shí)別和泛化能力。（剩余11254字）