[1]王哲豪,范丽丽,何前.基于MobileNet V2和迁移学习的番茄病害识别[J].江苏农业科学,2023,51(9):215-221.
　Wang Zhehao,et al.Recognition of tomato disease based on transfer learning and MobileNet V2[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2023,51(9):215-221.
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基于MobileNet V2和迁移学习的番茄病害识别()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第51卷
期数:
2023年第9期
页码:
215-221
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2023-05-05

文章信息/Info

Title:
Recognition of tomato disease based on transfer learning and MobileNet V2
作者:
王哲豪; 范丽丽; 何前
武汉轻工大学(金银湖校区)，湖北武汉 430048
Author(s):
Wang Zhehao; et al
关键词:
MobileNet V2; 迁移学习; 病害识别; 番茄
Keywords:
-
分类号:
TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
番茄叶部病害严重影响了番茄的产量和质量，为实现在移动设备实时对番茄进行病害识别，提高番茄的产量，减少种植者的损失。本研究提出将轻量级网络模型MobileNet V2和迁移学习的方式相结合，对番茄早疫病、番茄细菌性斑疹病、番茄晚疫病、番茄叶霉病、番茄斑枯病、番茄红蜘蛛病、番茄褐斑病、番茄花叶病、番茄黄化曲叶病等9种叶部病害图像以及健康番茄叶片图像进行分类识别，首先将数据集按照9 ∶1的比例分为训练集和验证集，对于训练模型根据迁移学习的方式分别采用不冻结卷积层、冻结部分卷积层、全部冻结卷积层的方式获得3种模型，然后在模型最后加上2层全连接层并用Dropout层防止过拟合，接着通过Softmax层输出实现对番茄病害图像分类识别，最后利用验证集来统计模型的准确率和损失值。其中，冻结部分卷积层准确率最高，达到93.67%。另外，通过试验对比传统网络VGG16、ResNet50训练集和验证集的准确率、损失值及运行时间，其中迁移学习的MobileNet V2模型的准确率最高，运行时间最短。该研究提出的基于MobileNet V2和迁移学习的番茄病害识别研究方法识别效果较佳，速度较快，为在移动设备实时对番茄病害识别提供了技术支持。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2022-06-24
基金项目：湖北省教育厅创新团队项目(编号：T2021009)；国家自然科学基金(编号：11871388)。
作者简介：王哲豪(1996—)，男，湖北武汉人，硕士研究生，研究方向为农业图像处理。E-mail：1030922418@qq.com。
通信作者：范丽丽，博士，副教授，硕士生导师，从事偏微分方程方面的研究。E-mail：23404587@qq.com。
更新日期/Last Update: 2023-05-05