利用 ConvNeXt 网络对四种苹果叶片病害识别涉及的数据集、完整代码、训练结果和混淆矩阵等等

简介：
基于ConvNeXt网络实现的4种苹果叶片病斑识别系统，该系统包含了完整的数据集、代码库以及训练结果等关键要素，并确保了标注的准确性，方便用户进行调试和学习。在自定义数据集处理过程中，用户只需将数据摆放在指定位置即可，若需要可增加其他功能模块以扩展应用范围。\n\n在模型训练方面，采用SGD或Adam优化算法具有较高的灵活性。同时，项目采用了余弦退火的学习率策略，在损失函数的选择上则采用了多标签分类任务中常用的交叉熵损失函数。\n\n系统通过自动生成包含各病斑类别的JSON格式数据集，并计算训练集的均值和标准差来预估网络性能表现。为了提高模型收敛性，对图像进行了镜像翻转、裁剪等多维度的数据增强处理。\n\n项目训练过程生成了训练曲线图和验证曲线图，并结合混淆矩阵分析展示了分类结果及各指标的性能参数。同时，系统还支持在预测阶段将单张图片拖放至预处理目录进行识别，在原图左上方标注出概率最高的前三个预测类别及其对应概率值。该系统经过20个epoch训练后，验证集上的准确率达到95%，尚未完全收敛状态，建议适当增加训练轮次以提升模型性能。