《表1 网络参数：基于深度残差网络的番茄叶片病害识别方法》

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《基于深度残差网络的番茄叶片病害识别方法》

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番茄叶片病害鉴定过程为：将32×32（宽32像素，高32像素）、通道数为3的RGB番茄叶片图像作为输入，在输入层通过平移、翻转等数据增强方法记忆训练数据的细节特征，扩充作物病害数据集。令扩展训练集依次通过Conv卷积层、ReLU激活函数层与BN批量归一化层，再由多个残差块处理其输出的结果，最后经过平均池化层和全连接层，使用分类器判断蔬菜叶片的健康状态。该模型的具体网络参数如表1所示，它由14个权重层构成，其中包含13个卷积层与一个全连接层，每个残差块有两个残差单元。