TY -的A2蔡Sang-Bing AU -王,必要非盟- Yu Haiye盟——隋,渊源PY - 2021 DA - 2021/10/28 TI -玉米病害识别方法研究基于改进ResNet50 SP - 9110866六世- 2021 AB -为了解决疾病问题的精度和速度的实时识别喷涂操作在玉米领域,一种改进ResNet50玉米疾病提出了识别模型。首先,本文运用亚当算法优化模型,通过斜三角形学习速率调整学习策略,提高L2正规化减少拟合,并采取退出策略和ReLU激励功能。然后,第一卷积内核ResNet50模型被修改成三3 x 3小卷积核。最后,训练集,验证集的比例是3:1。通过实验比较,玉米疾病识别模型的识别精度提出了高于其他模型。数据集的图像识别精度为98.52%,农田中的图像识别精度为97.826%,平均识别速度是204 ms,满足玉米田间喷洒的精度和速度要求操作,并提供技术支持的研究玉米现场喷涂设备。SN - 1574 - 017 - 2021/9110866 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/9110866——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER