公开(公告)号：CN113158754B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202110171314.8

申请日：2021-02-04

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 郑思越 ,  吴云志 ,  乐毅 ,  时卉 ,  曾涛 ,  张友华

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/30

Abstract: 本发明公开了一种番茄病害图像识别方法，包括以下步骤：（1）、准备数据集；（2）、处理数据集；（3）、构建ResNeXt模型；（4）、构建中心损失函数；（5）、结合中心损失函数和ResNeXt模型来构建C‑ResNeXt模型；（6）、模型训练：采用训练集对C‑ResNeXt模型进行训练，得到效果最优的C‑ResNeXt模型；（7）图像识别：将待识别的番茄病害图像测试集输入效果最优的C‑ResNeXt模型中，得到识别结果。本发明具有更高的识别精度、表征能力和收敛速度。

公开(公告)号：CN113158754A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110171314.8

申请日：2021-02-04

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 郑思越 ,  吴云志 ,  乐毅 ,  时卉 ,  曾涛 ,  张友华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/40 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种番茄病害图像识别方法，包括以下步骤：（1）、准备数据集；（2）、处理数据集；（3）、构建ResNeXt模型；（4）、构建中心损失函数；（5）、结合中心损失函数和ResNeXt模型来构建C‑ResNeXt模型；（6）、模型训练：采用训练集对C‑ResNeXt模型进行训练，得到效果最优的C‑ResNeXt模型；（7）图像识别：将待识别的番茄病害图像测试集输入效果最优的C‑ResNeXt模型中，得到识别结果。本发明具有更高的识别精度、表征能力和收敛速度。