基于ResNet18的图像分类在农作物病虫害诊断中的应用

作     者：赵春霞 

作者机构：青岛职业技术学院山东青岛266555 

基　　金：基于人工智能计算机视觉的交通场景智能应用(项目编号:2020RW37) 

出 版 物：《农业与技术》 (Agriculture and Technology)

年 卷 期：2021年第41卷第19期

页      码：10-13页

摘      要：使用Pytorch框架搭建ResNet18网络模型,优化网络参数和结构,基于深度学习的图像分类方法,通过数据清洗、图像数据预处理、数据加载、模型设计与搭建、进行不同周期的训练与测试,对模型进行评估,得到农作物病虫害10分类最佳模型和参数,并建立网络应用,进行农作物病虫害图片诊断和识别,最终应用于实际农作物病虫害种类的诊断中。

主 题 词：图像分类 ResNet18 pytorch 

学科分类：09[农学] 0902[农学-自然保护与环境生态类] 090201[090201] 

D　O　I：10.19754/j.nyyjs.20211015003

馆 藏 号：203105073...