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基于ResNet50的植物病害识别系统应用实现
开发环境:Python3.6.5、keras2.2.4、tensorflow1.12、django等 系统应用:本部分在训练完
植物叶片病害识别
的模型参数后,将
植物叶片病害识别
的模型部署到Web中,前端负责获取用户在页面上传的图像并预处理,再向服务器发出AJAX请求,请求内容为待识别的图像。服务器端程序生成TF会话并加载训练好的模型,调用相应的视图函数将请求数据送入TF会话中计算,最后将识别结果异步回传到前端。
2022-02-21 09:28:56
87.84MB
植物叶片病害识别
ResNet50
植物病害识别系统
django系统应用
plant Leaf Disease Detection
植物叶片病害识别
plant Leaf Disease Detection
植物叶片病害识别
2019-12-21 21:35:33
9.77MB
plant
Disease
Detection
植物叶片
1
基于改进卷积神经网络的
植物叶片病害识别
基于改进卷积神经网络的
植物叶片病害识别
,卷积神经网络
2019-12-21 20:05:48
1.23MB
卷积神经网络
1
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