利用深度学习识别番茄早期植株中的塔图绝对菌

2024-05-29 17:13:31

利用深度学习识别番茄早期植株中的塔图绝对菌

1、研究内容

提出了一种深入学习的方法来识别番茄斑潜蝇害虫(塔图绝对)的入侵。卷积神经网络体系结构(VGG16、VGG19和ResNet50)用于训练分类器，该分类器基于从包含健康和受感染番茄叶的田地中捕获的番茄图像数据集。通过考虑将番茄冠层分类到正确类别的准确性来评估每个分类器的性能。

2、数据来源

番茄植物的图像是用佳能EOS Kiss X7相机采集的，分辨率为5184 ×3456像素。数据集包含健康和不健康番茄植株的彩色图像(其中不健康植株接种了绝对轮纹病菌幼虫)，由农业专家检查并标记了2145幅图像(330幅感染了绝对轮纹病菌)。

3、实验内容

【1】图像预处理。图像标记、调整大小和增强。
第二阶段(调整大小)，目标是生成VGG16、VGG19和ResNet50所需的224 ×224图像。最后一个预处理阶段(增强)确保了大量训练数据的可用性，以清楚地学习训练数据中包含的特征，并在未看到的数据上获得高分类精度。
【2】三种预处理架构(VGG16、VGG19和ResNet50)作为分类器，通过迁移学习进行微调。首先，冻结所有层，除了新添加的完全连接层，这样该层可以在最终的进化层的输出上进行训练，生成学习的权重，该权重可以用作微调的初始值。

4、实验结论

通过VGG16、VGG19和ResNet50模型使用迁移学习，在ImageNet上进行预处理，以在数据集上训练分类器。模型的训练是使用一个数据集进行的，该数据集包含2145幅健康和受感染叶片图像，这些图像是从内部实验中收集的。高性能的模型是VGG16，它

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