# CropDiseaseDetection
# 深度学习-病害识别
# Package-data_generation：
## ——TransforToTFRecord.py:
### 将训练和验证图像数据集转化为TFRecord格式。
## ——data_preprocessing.py:
### 图像预处理过程。
## ——data_generate.py:
### 调用data_preprocessing和TransforToTFRecord文件中的函数和结果，产生输入神经网络的批次图像。
# Package-nets：
### 包含LeNet及tensorflow.slim封装下的具体实现的AlexNet、Vgg等网络。
### 包含论文中所用到的注意力模块实现文件。
# Package-train_process：
## ——checkmate.py：
### 实现保存训练过程中前N最优模型的类——BestCheckpointSaver。
## ——show_train_batch.py：
### 抽取批次训练集中的图片可视化，用于检测图像预处理的正确与否。
## ——train.py：
### 以初始化(迭代轮次)的方式训练图片。
## ——train_with_epoch.py：
### 以初始化(epoch)的方式训练图片。
## ——transfer_learning_train.py：
### 以迁移学习(迭代轮次)inception_resnet_v2的方式训练图片。
# Package-train_process：
## ——crop_disease_type.py：
### 包含用于计算各类准确率的辅助函数。
## ——validate.py：
### 验证过程，得出病虫害识别模型的各类准确率指标。
# Package-application：
## ——predict.py：
### 向前传播，实现预测一张图片的具体种类。
基于深度学习的病害识别源码.zip
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2024-01-18
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基于深度学习的病害识别源码.zip （55个子文件） 
project_code_0628 application 
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