TY -的A2 -布埃诺,Atila盟,祖茂堂大为盟——张、冯盟——吴Qiulan AU -王,闻堰AU -杨,Zimeng盟——胡Zhengpeng PY - 2022 DA - 2022/03/04 TI -疾病的识别香菇棒基于深度学习模型SP - 9504055六世- 2022 AB -香菇棒易受霉菌感染在文化过程中,和手动识别受感染的棍子很重,过早的、不准确的。旨在解决这一问题,本文提出一种方法来识别感染香菇棒基于改进ResNeXt-50 (32×4 d)转移学习。首先,数据集的香菇疾病了。其次,基于ResNeXt-50 (32×4 d)模型和pretraining ImageNet的重量数据集,pretraining重量参数对识别精度的影响进行了研究。最后,六个微调策略完全连接层的设计修改完全连接层ResNeXt-50 (32×4 d)。实验结果表明,该方法的识别精度提出了可以达到94.27%,高于Vgg16, GoogLeNet, ResNet50,和MobileNet v2模型8.47%,6.49%,4.68%,和9.38%,分别,F1-score可以达到0.9422。本文提出的改进方法能减少计算压力和过度拟合问题的模型,提高模型的精度鉴定的香菇粘模的疾病,并提供一个有效的解决方案的选择的。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2022/9504055——10.1155 / 2022/9504055 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性