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基于Resnet50的西藏高原地区玉米病害识别系统
被引量：
6
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作者
张正超
方文博
郭永刚
《高原农业》
2022年第2期164-172,212,共10页
本文基于计算机视觉,采用PyTorch框架,Resnet50迁移学习,余弦退火学利率衰减算法,对数据集进行训练获得高识别率、高效率的模型;用MYSQL数据库和Pyside2搭建前端界面实现玉米四种病害八种状态的病害识别系统。测试表明:该系统对收集到...
本文基于计算机视觉,采用PyTorch框架,Resnet50迁移学习,余弦退火学利率衰减算法,对数据集进行训练获得高识别率、高效率的模型;用MYSQL数据库和Pyside2搭建前端界面实现玉米四种病害八种状态的病害识别系统。测试表明:该系统对收集到的西藏高原地区玉米种植的4种病害及病害程度的识别准确率达到81%以上,可实现用户上传病害图片或使用摄像头进行实时识别病害,并显示出该病害的相关简介和防止方法等一系列信息。该系统能够满足农业在识别防治玉米病害方面的需求。
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关键词
PyTorch
病害识别
Resnet50
余弦退火
pyside2
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题名
基于Resnet50的西藏高原地区玉米病害识别系统
被引量：
6
1
作者
张正超
方文博
郭永刚
机构
西藏农牧学院水利土木工程学院
出处
《高原农业》
2022年第2期164-172,212,共10页
基金
XZ201703-GC-11西藏农业虚拟现实技术与大数据系统平台研发。
文摘
本文基于计算机视觉,采用PyTorch框架,Resnet50迁移学习,余弦退火学利率衰减算法,对数据集进行训练获得高识别率、高效率的模型;用MYSQL数据库和Pyside2搭建前端界面实现玉米四种病害八种状态的病害识别系统。测试表明:该系统对收集到的西藏高原地区玉米种植的4种病害及病害程度的识别准确率达到81%以上,可实现用户上传病害图片或使用摄像头进行实时识别病害,并显示出该病害的相关简介和防止方法等一系列信息。该系统能够满足农业在识别防治玉米病害方面的需求。
关键词
PyTorch
病害识别
Resnet50
余弦退火
pyside2
Keywords
PyTorch
pest identification
Resnet50
cosine annealing
pyside2
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
TP391.44 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Resnet50的西藏高原地区玉米病害识别系统
张正超
方文博
郭永刚
《高原农业》
2022
6
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