EfficientNet-B4-Ranger:自然复杂环境下温室黄瓜病害识别新方法（同时存在两种疾病）
1、研究介绍
主要任务是***找到一种有效的方法来解决同一片叶子上发生的两种疾病以及外界光线的影响所引起的疾病相似性问题***。首先，在自然复杂的温室背景下获得了黄瓜叶片病害数据集，其中不仅包括白粉病、霜霉病、健康叶片，还包括白粉病和霜霉病的组合。其次，使用当前最先进的方法EfficientNet-B4来构建上述四种类型的分类模型，模型准确率为97%，并证明EfficientNet-B4是最适合本研究的方法。最后，我们构建了一个黄瓜相似病害的两级分类模型，利用EfficientNet-B4和最先进的优化器Ranger进行改进，获得了意想不到的准确率(96%)。实验结果表明，改进后的方法对黄瓜相似病害的分类有显著效果。
2、研究现状
现有的疾病识别方法主要遵循三个步骤:图像分割、特征提取和模式识别(杜等，2016；Hossain等人，2019)，但是它们的识别精度通常受到疾病特征的选择和提取的影响。此外，不可避免的噪声主要存在于自然条件下拍摄的疾病图像中，如野外背景、光照不均匀和树叶遮挡效应等。这会严重影响特征提取的质量和疾病识别的准确性。因此，大多数研究人员致力于提高自然场景中植物病害识别的准确性。
基于CNN的常见深度学习分类方法有AlexNet (Alex等人，2012)、VGGNet (Simonyan和Zisserman，2015)、Google InceOptionNet(Szegedy等人，2016)和ResNet(何等人，2016)。
3、数据集
利用数码相机在真实环境和复杂光照条件下拍摄了病害图像数据集。我们采集了2018年11月10日9:00-17:00之间的疾病图像，原始数据集共准备了2
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