使用深度学习进行植物病害检测

￡神魔★判官ぃ 2024-03-22 19:47 49阅读 0赞

介绍  
在这篇文章中，我们将使用深度学习构建植物病害检测模型。我们将使用来自 Kaggle 的新植物病害数据集数据集。

数据集  
该数据集包含大约 87,000 张健康和患病植物叶子的图像。该数据集包含 38 种不同类别的植物叶子。总数据集分为 80/20 比例的训练集和验证集，保留目录结构。还创建了一个新目录用于测试模型。

导入库

import pandas as pd
    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.keras import models, layers
    import matplotlib.pyplot as plt

设置超参数  
我们将为模型设置超参数。我们将使用以下超参数：

image_size = 256
    batch_size =32
    channels = 3
    epoches = 12

加载数据集  
为了加载数据集，我们将使用该image\_dataset\_from\_directory函数。此函数采用数据集目录的路径并返回一个tf.data.Dataset对象。该tf.data.Dataset对象是为 TensorFlow 模型构建输入管道的强大工具。它使我们能够轻松地从磁盘加载数据、应用转换并将数据输入到我们的模型中。

dataset = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
        '../input/new-plant-diseases-dataset/',
        shuffle = True,
        image_size = (image_size, image_size),
        batch_size = batch_size
    )

存储和打印类名

class_names = dataset.class_names
    print(class_names)

可视化图像

plt.figure(figsize=(10, 10))
    for image_batch, label_batch in dataset.take(1):
        for i in range(12):
            ax = plt.subplot(3, 4, i+1)
            plt.imshow(image_batch[i].numpy().astype("uint8"))
            plt

发表评论取消回复

表情：

评论列表（有 0 条评论，49人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关深度学习实现缺陷检测

深度学习实现缺陷检测在工业生产过程中，缺陷检测是一个重要的环节。传统的缺陷检测方法通常依赖于人工提取特征和设计分类器，这种方式需要大量的人力和时间，并且对于复杂的缺陷类型可

妖狐艹你老母/ 2024年03月23日 22:23/ 0 赞/ 49 阅读

相关使用深度学习进行植物病害检测

介绍在这篇文章中，我们将使用深度学习构建植物病害检测模型。我们将使用来自 Kaggle 的新植物病害数据集数据集。数据集该数据集包含大约 87,000 张健康和

￡神魔★判官ぃ/ 2024年03月22日 19:47/ 0 赞/ 50 阅读

相关使用OpenCV进行深度学习：YOLO、SSD

![20191009191333910.png][][日萌社][Link 1] [人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow Paddle

Myth丶恋晨/ 2023年07月12日 03:42/ 0 赞/ 10 阅读

相关深度学习之人脸检测网络MTCNN

1.前言无关风月我题序等你回，悬笔一绝那岸边浪千叠，情字何解怎落笔都不对，而我独缺你一生的了解！ 2.MTCNN简介 MTCNN是一套用来做人脸检测的框

r囧r小猫/ 2022年12月03日 05:11/ 0 赞/ 319 阅读

相关使用深度学习进行图像去噪

图像去噪是研究人员几十年来试图解决的一个经典问题。在早期，研究人员使用滤波器器来减少图像中的噪声。它们曾经在噪音水平合理的图像中工作得相当好。然而，应用这些滤镜会使图像模糊。如

分手后的思念是犯贱/ 2022年10月22日 07:38/ 0 赞/ 563 阅读

相关基于深度学习的目标检测学习总结

在计算机视觉领域，“目标检测”主要解决两个问题：图像上多个目标物在哪里（位置），是什么（类别）。围绕这个问题，人们一般把其发展历程分为3个阶段： 1. 传统的目标检测

男娘i/ 2022年06月18日 05:07/ 0 赞/ 307 阅读

相关基于深度学习的目标检测思路

引入深度学习或机器学习模型，用于分类和回归任务，是我们很熟悉的用法。 `目标检测`任务，主要用于计算机视觉中，比如人体检测、车辆检测、人脸检测。`目标检测`的最终目标

太过爱你忘了你带给我的痛/ 2022年05月22日 10:14/ 0 赞/ 281 阅读

相关利用MATLAB2017进行深度学习

Matlab一直以来都有着神经网络工具箱，而从2016的版本开始，提供深度神经网络的相关工具。而到现如今2017的版本，功能更加完善，因此本人在此总结Matlab 2017所包

妖狐艹你老母/ 2022年05月12日 07:38/ 0 赞/ 493 阅读

相关深度学习目标检测图片标记工具

import os import cv2 import sys import argparse import numpy as np

亦凉/ 2022年03月02日 13:14/ 0 赞/ 305 阅读

相关深度学习-文档检测方案整理

概述这里梳理一下之前收集的几篇关于文档检测的文章，由于一些特殊的原因，最近可能都没机会去实践这些知识了，只能略读归纳一下。在识别纸质文档的第一步，一般首先要识别文档

红太狼/ 2022年01月11日 23:43/ 0 赞/ 504 阅读