基于深度学习ResNet模型的植物病害识别系统设计.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景和意义1

1.2项目的目的和目标1

2相关技术与工具介绍1

2.1深度学习ResNet模型概述1

2.2Web框架技术（Django）2

2.1开发环境与工具3

2.1.1Python简介3

2.1.2开发工具PyCharm的简介4

2.1.3第三方库简介4

2.1.4Pytorch简介5

3方法设计与实现5

3.1数据集收集与预处理5

3.1.1数据集的获取5

3.1.2数据集预处理7

3.2深度学习模型选择与设计7

3.2.1深度学习模型的选择7

3.2.2模型的设计8

3.3模型的编译与训练10

3.4模型的评估与优化12

3.5前端设计与实现13

3.5.1系统前端设计13

3.5.2设计效果展示及分析15

4小结19

参考文献20

I

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基于深度学习ResNet模型的植物病害识别系统设计

1引言

1.1项目背景和意义

利用先进的计算机视觉技术来帮助农业领域更有效地识别和管理植物病

害。这项技术可以帮助农民及时发现植物病害，采取相应的措施来控制病害的

传播，从而提高农作物的产量和质量。通过利用深度学习ResNet模型，系统可

以自动识别植物叶片或果实上的病害，从而减轻农民的劳动负担，提高病害识

别的准确性和效率。]

此外，植物病害对农作物产量和品质造成了严重的影响，因此开发一种高

效的病害识别系统对于农业生产具有重要意义。通过将先进的深度学习技术应

用于植物病害识别，可以帮助农民及时采取控制措施，减少农作物损失，提高

农业生产效率，从而为粮食安全和农业可持续发展做出贡献。

1.2项目的目的和目标

提高植物病害识别的准确性：利用深度学习技术，系统可以学习更复杂的

特征和模式，从而提高对植物病害的识别准确性。自动化识别过程：系统可以

自动地对植物叶片或果实上的病害进行识别，减少人工识别的时间和成本。实

时监测和预警：系统可以实时监测农田中的植物状况，及时发现病害并提供预

警，帮助农民采取及时的控制措施。辅助决策支持：通过对植物病害的识别和

监测，系统可以为农民提供决策支持，帮助其制定更有效的病害管理和防控策

略。提高农业生产效率：及时发现和控制植物病害可以减少农作物损失，提高

农业生产效率，从而为粮食安全和农业可持续发展做出贡献。

总之，该项目旨在利用先进的深度学习技术，开发一种高效的植物病害识

别系统，为农业生产提供技术支持，减少病害损失，提高农作物产量和质量。

2相关技术与工具介绍

2.1深度学习ResNet模型概述

ResNet是一种深度学习模型，它采用了残差网络（ResidualNetwork）的

结构，由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出。该模型的主

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要特点是使用了残差块（ResidualBlock）它能够在训练过程中更好地捕捉图

像特征，避免了梯度消失和梯度爆炸等问题。

ResNet模型在图像识别领域取得了很大的成功，特别是对于大规模图像数

据集的训练。它的主要优势