基于卷积神经网络的黄瓜白粉病智能识别算法研究

采用AlexNet、VGG16、GoogLeNet和ResNet50等4种CNN模型对黄瓜4个病害级别的白粉病叶片图像进行反复迭代训练,探究迭代次数、BATCH＿SIZE参数对4种模型识别分类效果的影响,分析不同CNN模型的性能,以选择出应用于黄瓜白粉病识别的最优模型。结果表明:从训练集损失函数的损失率、识别准确率及训练时间综合考量,在当前试验样本条件下,迭代次数为40次,BATCH＿SIZE值等于90时,ResNet50模型结果最优,其训练用时为24 min,模型识别准确率为91.30%,对黄瓜白粉病不同病害级别智能识别具有较好的分类性能。