张小明
前端开发工程师
代码运行要求：Torch>=1.13.1即可
1.数据集介绍：
第一个文件夹是细菌斑叶（3460张）
第二个文件夹是 健康（4024张）
2.整个文件夹
data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片
picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后，生成的训练集和测试集照片
CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数
GUI.py可以调用训练好的网络模型参数对多张照片连续进行识别
model.py 是存放模型的脚本，可以任意改为其它模型
predict.py是调用训练好的模型参数单个照片识别脚本，对单个 照片进行识别
4.经过30个epoch训练后，测试集平均准确率达到98.8%的效果（用户如果计算机配置较高，可以增加epoch，效果也会更好），GUI界面识别效果和predict.py识别效果如视频所示甜椒叶病害识别（Python代码，pyTorch框架，深度卷积网络模型，很容易替换为其它模型，带有GUI识别界面）_哔哩哔哩_bilibili
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