Plant_Disease_Classification_CNN-源码

植物病害分类 植物病害分类的数据集分析和CNN模型优化 如何探索这项工作 阅读或格式的报告。 阅读的代码。 在Kaggle notebook 中运行代码。 扩展摘要 问题 对影响农作物的多种疾病的误诊会导致化学药品的滥用，导致耐药菌病原体的出现，投入成本的增加以及更多爆发，造成重大的经济损失和环境影响。 当前基于人类侦察的疾病诊断既耗时又昂贵，尽管基于计算机视觉的模型有望提高效率，但由于受感染组织的年龄、遗传变异和树木内的光照条件而导致的症状差异很大检测精度。 目标 我们参加的植物病理学挑战包括使用训练数据集的图像训练模型以 准确地将测试数据集中的给定图像分类为不同的患病类别或健康的叶子； 准确区分许多疾病，有时在一片叶子上不止一种； 处理罕见的类别和新的症状； 解决深度感知——角度、光线、阴影、叶子的生理年龄； 结合识别、注释、量化方面的专家知识，引导计算机视觉在学习过