拨动心弦,与世界共鸣:解锁“喿辶臿辶喿辶喿”的频率奥秘

核心内容摘要

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食味78载:舌尖上的岁月回响与美食的传承密码

那些藏在像素与代码里的秘密花园:解锁“小黄游”的别样风情

代码运行要求Torch

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数据集介绍每一个文件夹里装有一类病害叶子的照片一共10种类别每种类别下有1100张照片从第一类到第十类分别如下图所示

整体文件夹data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后生成的训练集和测试集照片CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数GUI.py可以调用训练好的网络模型参数对多张照片连续进行识别model.py 是存放模型的脚本可以任意改为其它模型predict.py是调用训练好的模型参数单个照片识别脚本对单个 照片进行识别

经过30个epoch训练后测试集达到

9

06%的效果用户如果计算机配置较高可以增加epoch效果也会更好GUI界面识别效果和predict.py识别效果如视频所示番茄西红柿叶病害识别Python代码pyTorch框架深度卷积网络模型很容易替换为其它模型带有GUI识别界面_哔哩哔哩_bilibili

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