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cassava-leaf-disease
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2021-04-10
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木薯叶病预测 关于 使用深度学习算法开发的用于木薯叶病预测的基于烧瓶的Web应用程序,并使用Docker和Nginx服务器部署在AWS云上。 CNN算法和传输学习体系结构(如VGG-16,MobileNetV2,DenseNet169,ResNet等)进行了实验,以检测木薯叶病。 此项目使用Python 3.7和TensorFlow 2.4.1。 所有其他要求都可以在上找到。 您可以通过以下实时找到该Web应用程序: : 数据集和Kaggle笔记本链接 数据集是从kaggle获得的。 具有预测准确性的模型 CNN模型 准确性 失利 VGG-16 84% 0.44 MobileNetV2 77% 0.63 密集网169 73% 0.70 使用基线合奏技术来实现较高的查全率和高精度。 合奏 准确性 VGG-16 + DenseNet169 86% 在本地主机上运行停
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cassava-leaf-disease-main.zip (21个子文件)
cassava-leaf-disease-main
templates
Index.html 4KB
Dockerfile 249B
static
cassava.jpg 25KB
scratch_model.png 268KB
mobilenetV2.png 73KB
vgg16_model.png 56KB
docker-compose.yml 263B
README.md 2KB
Docker
nginx
Dockerfile 125B
flaskapp.conf 161B
Dockerfile 249B
docker-compose.yml 263B
flaskapp-docker
Dockerfile 249B
requirements.txt 203B
flaskapp
app.py 2KB
templates
Index.html 4KB
static
cassava.jpg 25KB
label_num_to_disease_map.json 172B
Code
cassava-cnn.ipynb 36.37MB
cassava-ensemble-vgg16-mobilenetv2-densenet169.ipynb 12.37MB
inference-ensemble-vgg16-mobilenetv2-densenet169.ipynb 10.08MB
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