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目录
引言1
研究背景和意义1
国内外研究现状2
论文主要内容3
实验数据3
葡萄病害类别3
数据增强5
实验环境5
本章小结5
构建用于葡萄病害检测的神经网络6
深度残差网络6
迁移学习7
SVM分类器7
病害图像识别模型构建8
对照组设计10
本章小结12
模型训练与结果分析12
BSC-ResNet模型训练12
4.2输出类激活映射热力图13
识别准确率比较分析14
混淆矩阵比较分析15
本章小结16
不足与展望17
结语18
参考文献19英文摘要21致谢21
附录22
摘要：传统的葡萄叶片病害识别周期长、准确率较低，依赖于人工
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