本代码是基于python pytorch环境安装的。
下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本
数据集介绍,下载本资源后,界面如下:
数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。
本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集,
运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签
运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
训练完成之后会有log日志保存本地,里面记录了每个epoch的验证集损失值和准确率。
运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面,通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。
代码下载和视频演示地址:
0025期基于python卷积网络对甘蔗叶子病识别_哔哩哔哩_bilibili
欢迎下载更多深度学习资源:
以下含完整代码,包括ui界面,视频演示即为代码内容。
代码仓库和视频演示地址:https://space.bilibili.com/1747287365
包含:
001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码
002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch
003水果识别小程序-python-pytorch-mobilene
相关知识
0025期基于python卷积网络对甘蔗叶子病识别
基于python编程的五种鲜花识别
花卉识别python
人工智能毕业设计基于python的花朵识别系统
基于卷积神经网络的花卉识别技术 Flower Recognition Based on Convolutional Neural Networks
深度学习基于python+TensorFlow+Django的花朵识别系统
基于卷积神经网络的樱桃叶片病虫害识别与防治系统,vgg16,resnet,swintransformer,模型融合(pytorch框架,python代码)
【花卉识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+图像识别+算法模型
深度学习机器学习卷积神经网络的花卉识别花种类识别
基于改进卷积神经网络的苹果叶部病害识别
网址: 0025期基于python卷积网络对甘蔗叶子病识别 https://m.huajiangbk.com/newsview339465.html
上一篇: 蔬菜病虫害防治技术 |
下一篇: 农作物病虫害识别关键技术研究综述 |