一种基于Cycle-GAN与ResNeXt的蔬菜病害识别方法.pdfVIP

下载本文档

2
0
约1.45万字
约 13页
2023-05-10 发布于北京
举报
版权申诉

一种基于Cycle-GAN与ResNeXt的蔬菜病害识别方法.pdf

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明针对现有技术的局限性，提出了一种基于Cycle‑GAN与ResNeXt的蔬菜病害识别方法，该方法使用了基于深度学习网络ResNeXt的模型进行病害叶片的识别，还以包括现有公开数据、人工采集数据以及由基于Cycle‑GAN的模型生成的伪数据在内的混合数据集来展开模型训练，提高了模型的泛化性；本发明方案的识别结果精细化程度以及准确率更高，具备更好的实际应用价值。

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548203 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202111487321.5 G06N 3/08 (2006.01)