使用深度学习进行植物病害检测

￡神魔★判官ぃ 2024-03-22 19:47 29阅读 0赞

介绍  
在这篇文章中，我们将使用深度学习构建植物病害检测模型。我们将使用来自 Kaggle 的新植物病害数据集数据集。

数据集  
该数据集包含大约 87,000 张健康和患病植物叶子的图像。该数据集包含 38 种不同类别的植物叶子。总数据集分为 80/20 比例的训练集和验证集，保留目录结构。还创建了一个新目录用于测试模型。

导入库

import pandas as pd
    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.keras import models, layers
    import matplotlib.pyplot as plt

设置超参数  
我们将为模型设置超参数。我们将使用以下超参数：

image_size = 256
    batch_size =32
    channels = 3
    epoches = 12

加载数据集  
为了加载数据集，我们将使用该image\_dataset\_from\_directory函数。此函数采用数据集目录的路径并返回一个tf.data.Dataset对象。该tf.data.Dataset对象是为 TensorFlow 模型构建输入管道的强大工具。它使我们能够轻松地从磁盘加载数据、应用转换并将数据输入到我们的模型中。

dataset = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
        '../input/new-plant-diseases-dataset/',
        shuffle = True,
        image_size = (image_size, image_size),
        batch_size = batch_size
    )

存储和打印类名

class_names = dataset.class_names
    print(class_names)

可视化图像

plt.figure(figsize=(10, 10))
    for image_batch, label_batch in dataset.take(1):
        for i in range(12):
            ax = plt.subplot(3, 4, i+1)
            plt.imshow(image_batch[i].numpy().astype("uint8"))
            plt

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