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。