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现代计算机
2022,
Vol.
28
Issue
(11) :
46-50.
DOI:
10.3969/j.issn.1007-1423.2022.11.008
基于轻量化网络MobileNetV2的玉米病害识别研究
Research on Corn Disease Recognition Based on MobileNetV2
叶名炀
张杰强
现代计算机
2022,
Vol.
28
Issue
(11) :
46-50.
DOI:
10.3969/j.issn.1007-1423.2022.11.008
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来源:
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基于轻量化网络MobileNetV2的玉米病害识别研究
Research on Corn Disease Recognition Based on MobileNetV2
叶名炀
1
张杰强
1
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作者信息
1.
华南农业大学电子工程学院(人工智能学院),广州 510642
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摘要
针对传统玉米病害的识别方法过于依赖个人经验、出错概率高的问题,结合深度学习与计算机视觉技术,提出一种基于迁移学习和MobileNetV2模型的识别方法,能够较准确地识别常见的三类玉米病害:灰斑病、锈病、大斑病.与经典CNN网络模型LeNet对比后,发现该方法具有计算量少、准确率高的特点,适用于移动设备.该方法在Kaggle数据集上的平均识别率达到96.94%,模型大小只有8.95MB.
关键词
玉米
/
病害识别
/
轻量化卷积神经网络
/
深度学习
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出版年
2022
现代计算机
中大控股
现代计算机
影响因子:
0.292
ISSN:
1007-1423
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被引量
3
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4
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