植物病害检测仪 由和创建 我在中的 在经过预处理的数据集上训练模型，可以在下载。 本地设置 当地的： 建议在虚拟环境中设置项目，以保持依赖关系分离。 激活您的虚拟环境。 通过运行pip install -r requirements.txt安装依赖项。 通过运行python app/server.py serve启动服务器。 访问进行探索和测试。 码头工人： 确保Docker已安装在您的本地计算机中。 了解如何安装Docker 。 苹果电脑： $ git clone https://github.com/imskr/Plant_Disease_Detection.git $ cd Plant_Disease_Detection $ docker build -t fastai-v3 . $ docker run --rm -it -p 8080:8080 fastai-v3

植物叶病分析仪 该储存库包括一个预测植物病害的项目，并根据病害向农民推荐农药。 它还包括植物的实时分割以及其中的数据集生成。 因此，它是一个完整的计算机视觉（CV）系统，可以预测植物病害以及植物香料。 涉及的技术栈： 1）Django 2）Tensorflow 3）Keras 4）PIL 在Django依赖项中- 1）Django调整大小2）djagno rest_framework 如果想了解培训代码和方法 参观

plantVillage_PR 在植物村数据集上应用低成本的多标签分类，以识别图像中的植物，然后帮助使用最新技术无法获得最新技术的小规模农民使用CNN识别植物的病害（如果有）。

玉米生长状态数据集，包括玉米的4种生长状态。玉米健康、大斑病、小斑病和玉米锈病，文件夹中分别用0、1、2、3表示。各类图片分别有433、354、187、432张，共1406张。