植物病理学项目
项目描述:
该项目取自植物病理学。对影响农作物的许多疾病的误诊会导致化学药品的滥用,导致耐药菌病原体的出现,投入成本的增加以及更多爆发,造成重大的经济损失和环境影响。在这个项目中,我们将使用苹果叶片的图像来训练可以正确诊断感染和健康叶片的模型。我们将以对模型进行训练的方式来转换图像,以获取用户将提交的真实世界数据(不同的亮度,角度,叶片位置,颜色等)。
我们最初的目标是95%的准确性,使用EfficientNet b5之后,我们能够达到95.9%的准确性。重要说明是,此项目是使用