文件名称：cassava-leaf-disease
文件大小：44.4MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-30 16:59:55
JupyterNotebook
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
【文件预览】：
cassava-leaf-disease-main
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