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Information Processing in Agriculture.pdf
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上传时间: 2020-03-18
详细说明：葡萄病害是造成葡萄严重减产的主要因素。所以发展是当务之急
葡萄叶片病害的自动识别方法。深度学习技术
最近在各种计算机视觉问题上取得了令人印象深刻的成就
启发我们将其应用到葡萄病害的鉴定工作中。提出了一种基于集成方法的联合卷积神经网络（CNNs）结构。建议的CNNs体系结构，即UnitedModel，旨在区分
葡萄常见病叶黑腐病和健康的叶子。多个cnn的组合使得提议的UnitedModel能够提取互补的鉴别特征。从而增强了UnitedModel的代表性。UnitedModel已在hold-out PlantVillage数据集上进行了评估，并与几种最新的CNN模型进行了比较。这个论文实验结果表明，UnitedModel在各种评价指标上都取得了最好的性能。UnitedModel的平均验证精度为99.17%，测试准确率98.57%，可作为决策支持工具帮助农民识别葡萄病害。
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