1、准备数据集
可以从https://www.kaggle.com/datasets中下载,Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台。企业和研究者可在其上发布数据,统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。
为了测试,可以使用作为训练数据一部分的验证数据进行评估。
2、模型构建
import os
import glob
import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D,Activation,AveragePooling2D,BatchNormalization
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import load_model
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
import tensorflow as tf
def get_files(directory):
if not os.path.exists(directory):
return 0
count=0
for current_path,dirs,files in os.walk(direct
相关知识
二十、农作物病虫害识别模型
农作物病虫害检测关键技术问题,如何破解?
基于特征检测的蔬菜叶片病虫害识别模型研究
深度学习之基于YoloV7植物病虫害识别及防治系统
[安徽日报] 全国首个农业领域病虫害大模型在皖发布
打造农业病虫害领域的ChatGPT,智能所联合发布“图知农业病虫害大模型”
科学岛团队联合发布“图知农业病虫害大模型”,打造农业病虫害领域的“ChatGPT”
基于深度学习的农作物病害图像识别技术进展
农作物病虫害防治条例
病虫害风险评估与预警模型构建
网址: 二十、农作物病虫害识别模型 https://m.huajiangbk.com/newsview131758.html
上一篇: 一种基于种植设备的病虫害预测方法 |
下一篇: 【花海摄影图片】生活摄影 |