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PRCV2019-大田作物病害图片识别竞赛源代码

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简介：
这段简介可以描述为：PRCV2019-大田作物病害图片识别竞赛源代码是针对农作物病害图像识别挑战赛提供的开源程序，用于促进学术界和工业界的交流与合作。该竞赛聚焦于开发高效的算法以准确诊断并预防农田中发生的植物疾病问题。 比赛源码可供参考！反复强调这一点：比赛源码可供参赛者参考。希望这能帮助到大家在比赛中取得好成绩。

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  • PRCV2019-大田作物病害图片识别竞赛源代码
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    这段简介可以描述为：PRCV2019-大田作物病害图片识别竞赛源代码是针对农作物病害图像识别挑战赛提供的开源程序，用于促进学术界和工业界的交流与合作。该竞赛聚焦于开发高效的算法以准确诊断并预防农田中发生的植物疾病问题。 比赛源码可供参考！反复强调这一点：比赛源码可供参赛者参考。希望这能帮助到大家在比赛中取得好成绩。
     
  • AI-Challenger-Plant-Disease-Recognition: AI Challenger农作物病害识别竞赛
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    简介：AI Challenger农作物病害识别竞赛是面向全球科研人员及学生的开放性竞赛平台，致力于利用人工智能技术提升农作物病害诊断效率与准确性。参赛者通过分析大量植物疾病图像数据，开发出高效的自动化识别模型，以应对农业领域面临的挑战。比赛旨在促进跨学科合作，推动农业科技发展，确保粮食安全和可持续农业生产。 AI-Challenger-Plant-Disease-Recognition 是一个农作物病害检测项目。环境配置如下：python==2.7, tensorflow==1.2.1。 使用方法： 1. 更改 plot.py 脚本中的路径，运行该脚本可以绘出数据分布的直方图。 2. 下载预训练模型，并更改 plant_disease.py 中的输入文件路径、输出文件路径以及预训练模型文件路径，在 code 路径下直接运行 python plant_disease.py。 完成训练后会自动使用训练得到的参数预测 testA 数据集，生成可以直接提交的 json 文件。项目中还有大佬开源分享框架：pytorch 和 keras，最终成绩分别为 0.875 和 0.88658。 其他Label ID和名称如下： - Label ID: 0 - Label Name: apple healthy（苹果健康） - Label ID: 1 - Label Name: Apple_Scab general（苹果黑星病一般）
     
  • 基于CNN的农作物病虫害图片识别模型
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的农作物病虫害图像识别模型。通过深度学习技术自动检测和分类作物疾病及害虫，为农业提供智能化管理方案。 中国是一个传统的农业大国, 农业不仅支撑着国民经济的发展, 还保障了社会的稳定与秩序。然而每年因农作物病虫害造成的损失十分严重，而传统的方法在识别这些病虫害时效果不佳。近年来深度学习技术迅速发展，在图像分类和识别领域取得了重大突破。因此，本段落采用基于深度学习的技术来构建一个针对农作物病虫害的图像识别模型，并改进了卷积网络中的损失函数以解决样本不平衡的问题。实验结果表明该模型能够有效地对农作物病虫害进行识别，并且经过优化后的损失函数进一步提高了模型的准确性。
     
  • 农作物病害识别资料包
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    本资料包汇集了多种常见农作物病害的高清图像、症状描述及防治措施，旨在帮助农民和农业科研人员快速准确地识别并处理作物疾病问题。 农作物病害识别-附件资源
     
  • 水稻作物病害的图像数据集及识别方法
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    本研究构建了一个全面的水稻作物病害图像数据库，并提出了一种高效的识别方法，旨在提高对水稻疾病的早期诊断和防治效率。 水稻作物病害 许多疾病会对水稻的产量与质量造成严重影响。比如细菌性叶枯病是由水稻黄单胞菌（Xanthomonas oryzae pv. oryzae）引起的，它会在叶片上形成水渍状条纹，并使叶子变色和干枯。稻瘟病则由稻瘟病菌引起，在稻穗、茎节以及叶片上出现菱形斑块，这会导致灌浆不足及植物组织损失。褐斑病是由根腐病菌导致的疾病，会在叶片上产生微小圆形褐色病变，影响光合作用效率并降低水稻质量和产量。假黑穗病由一种特定真菌引起，在稻粒内部形成黄绿色孢子团块，并最终变为橙色或黑色，同样会对稻谷的质量和数量造成负面影响。 为了有效控制这些疾病的发生与传播，可以采取一系列措施：选择抗性品种、实施轮作制度、合理施肥以及使用合适的杀菌剂等方法。此外，该数据集包含200张水稻叶片病害图片，并根据病症类型将其分为四类（细菌性叶枯病、爆破型病变、褐斑病及假黑穗病），每种类型的样本数量均为50幅图像。
     
  • Python在AiChallenger 2018竞赛中的农作物病害检测应用
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    本段落介绍在AI Challenger 2018竞赛中使用Python进行农作物病害检测的应用情况，包括数据处理、模型构建及评估等技术细节。 Ai Challenger 2018竞赛中的农作物病害检测任务涉及使用人工智能技术来识别和分类作物疾病。参赛者需要开发算法以提高对不同作物疾病的准确诊断能力。这项比赛旨在促进农业领域的技术创新，帮助农民更有效地管理田间作物健康问题。
     
  • PyTorch病虫害识别
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    PyTorch病虫害识别项目利用深度学习技术，基于PyTorch框架开发农作物病虫害图像识别系统，助力精准农业与智能监控。 使用ResNet34和PyTorch进行深度学习模型开发可以实现高效的图像识别任务。ResNet34作为预训练的深层网络，在处理复杂视觉数据方面表现出色，而PyTorch框架则提供了灵活且用户友好的API来支持快速原型设计与实验。
     
  • 大豆病害识别数据集.zip
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    本数据集包含多种大豆病害图像，旨在为研究者和开发者提供一个全面的资源库，用于训练机器学习模型以准确识别不同种类的大豆疾病。 大豆病害检测数据集包含三种类型的叶子图像：健康类、角叶斑病类和豆锈病类。这些数据旨在帮助建立一个模型，能够以高精度区分这三类叶片状态。在非洲，特别是东非地区，豆类作物是许多小农的重要粮食来源，并且对学龄儿童来说是一个重要的蛋白质来源。
     
  • MATLAB农作物病虫害检测源码.zip
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    该资源包含用于农作物病虫害检测的MATLAB源代码，旨在帮助农业研究人员和从业者通过图像识别技术自动诊断作物疾病及害虫问题。 该课题基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片虫害侵蚀系统可以判别某一片植物是否患病，并且配备一个人机交互界面。
     
  • 基于Pytorch和ResNet50的农作物病虫害识别与分类项目的源代码、病害数据集及项目说明文档.zip
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    本资源包包含基于PyTorch框架和ResNet50模型的农作物病虫害识别与分类系统，内含源代码、训练所需病害数据集以及详细的项目说明文档。 基于Pytorch+resnet50的农作物病虫害识别分类项目源码、数据集及项目文档包含以下内容： 【数据增强】data_aug.py 文件用于线下数据增强，支持的功能包括：高斯噪声添加、亮度调整、左右翻转、上下翻转、色彩抖动以及对比度和锐度的变化。 使用说明如下： 第一步：将测试图片复制到 data/test/ 目录下。 第二步：将训练集与验证集中的所有图片复制至 data/temp/images/ 文件夹中，同时把对应的两个 json 标签文件放置在 data/temp/labels/ 下。 执行 move.py 脚本。 运行 main.py 开始模型的训练过程。