基于改進(jìn)GoogLeNet的玉米葉片病害識別及其可解釋性研究

打開文本圖片集

摘要：

為加強(qiáng)農(nóng)作物病害的識別，減少病害發(fā)生的頻率與強(qiáng)度，提高農(nóng)作物產(chǎn)量與品質(zhì)，基于遷移學(xué)習(xí)構(gòu)建5種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，對玉米葉片銹病、大小斑病和灰斑病進(jìn)行識別分類研究。通過對比AlexNet、VGG19、ResNet50、GoogLeNet和MobileNetV2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，GoogLeNet的識別準(zhǔn)確率最高，達(dá)到96.3%，模型收斂效果最好。（剩余19107字）