基于残差卷积ResNet的水稻病害识别
项目简介
本项目提供了一个基于深度学习技术的资源文件，主要用于水稻病害的识别。通过使用残差卷积神经网络（ResNet），我们能够有效地识别水稻叶片上的不同病害类型。该项目的数据集包含了四种常见的水稻叶病害：白枯病、稻瘟病、褐斑病和钨腐病。
主要内容
- 数据集：
- 数据集包含了近5000张水稻叶病害的图片，并已按类别划分。
- 类别包括：白枯病、稻瘟病、褐斑病、钨腐病。
- 代码架构：
- 数据准备与数据增强：使用数据增强技术（如随机裁剪、水平翻转、归一化处理）来增加训练数据量，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
- 网络模型搭建：使用ResNet152模型进行水稻病害识别。ResNet模型通过残差结构和Batch Normalization技术，能够搭建超深的网络结构，有效提升识别精度。
- 模型训练与测试：定义了训练次数、学习率、损失函数和优化器，并进行了模型的训练和测试。
- 使用方法：
- 下载资源文件后，按照代码架构中的步骤进行数据准备、模型搭建、训练和测试。
- 可以根据需要调整训练参数（如训练次数、学习率等）以优化模型性能。
注意事项
- 数据增强处理主要应用于训练集，测试集和验证集数据保持不变，以确保数据的真实性。
- 在训练过程中，建议根据实际情况调整训练参数，以避免过拟合或欠拟合的情况发生。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，可以通过提交Pull Request或提出Issue来参与贡献。
许可证
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