【源码】基于Python和Pytorch的农业病害图像识别系统

项目简介

本项目是基于Python和Pytorch框架的农业病害图像识别系统，借助深度学习技术识别农业作物病害，助力农民及时发现并处理病害，降低经济损失。系统采用Inception V4模型对农业病害图像分类，提供数据预处理、模型训练和测试的全流程代码。

项目的主要特性和功能

• 数据预处理：具备数据预处理函数，可进行图像尺寸调整、颜色抖动、随机翻转等操作，提升模型训练效果。
• 模型构建：实现基于Inception V4模型的构建，可根据具体任务定制模型。
• 模型训练：提供模型训练函数，支持多轮训练，利用学习率衰减和权重衰减等技术调整模型参数，优化性能。
• 模型验证和测试：提供模型验证和测试函数，评估模型在验证集和测试集上的性能，生成可直接提交的结果文件。
• 日志记录：使用TensorBoard记录日志，涵盖损失、精度、参数分布和图像，便于可视化监控训练过程。
• 模型保存和加载：提供模型保存和加载功能，能在训练中保存最佳模型和最低损失模型，按需加载模型权重。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，并安装PyTorch、Keras等必要库。
2. 数据准备：准备农业病害图像数据集，按项目要求将数据组织成指定格式，把图片放在data目录下，目录树如下： |--data |--guangdong_round1_train1_20180903 |--guangdong_round1_train2_20180916 |--guangdong_round1_test_a_20180916
3. 运行代码：按需运行相应脚本，如数据预处理脚本、模型训练脚本等，具体运行方式如下： bash python gen_label_csv.py python main_inception_v4.py
4. 模型测试：用测试集对训练好的模型进行测试，生成可直接提交的结果文件。

注意，以上步骤假设用户已下载本项目源码文件，并按要求完成相应设置和准备。实际应用中，用户可能需根据具体数据集和任务需求对代码进行适当修改和优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】