摘  要：煙草葉片病情害種類繁多且病理復雜，僅僅依靠傳統(tǒng)的人工識別方法比較困難。針對我國常見的煙草葉片病情害，本文運用遷移學習方法和微調(diào)(fine-tuning)方法通過訓練深度卷積網(wǎng)實現(xiàn)病情害識別，主要研究運用構(gòu)建的11類圖片庫，通過遷移學習實現(xiàn)深度卷積網(wǎng)分類模型，通過分析和比較兩種模型得出了煙草葉片病情害識別采用Fine-tuning遷移學習模型效果更好的結(jié)論。 關(guān)鍵詞：遷移學習；深度卷積網(wǎng)；葉片病情害 Abstract: It is difficult to rely solely on traditional methods of artificial identification for tobacco leave[登陸后可查看全文]