基于卷积神经网络的黄瓜白粉病智能识别算法研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 旦真旺姆

作者： 旦真旺姆;全淼儿;钱婷婷;石称华;刘哲辉;常丽英

作者机构： 上海交通大学农业与生物学院;上海市农业科学院;上海劲牛信息技术有限公司

关键词： 黄瓜白粉病;卷积神经网络;模型;深度学习;智能识别算法

期刊名称： 上海农业学报

ISSN： 1000-3924

年卷期： 2023 年 39 卷 002 期

页码： 127-132

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 采用AlexNet、VGG16、GoogLeNet和ResNet50 等4 种CNN模型对黄瓜 4 个病害级别的白粉病叶片图像进行反复迭代训练,探究迭代次数、BATCH_SIZE参数对4 种模型识别分类效果的影响,分析不同CNN模型的性能,以选择出应用于黄瓜白粉病识别的最优模型.结果表明:从训练集损失函数的损失率、识别准确率及训练时间综合考量,在当前试验样本条件下,迭代次数为 40 次,BATCH_SIZE值等于 90 时,ResNet50 模型结果最优,其训练用时为24 min,模型识别准确率为 91.30%,对黄瓜白粉病不同病害级别智能识别具有较好的分类性能.

分类号： S126%S436.421

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