在制作好我们的数据集之后我们就可以用于模型训练了，我是用的DenseNet网络来跑自己的数据集的。下面直接上代码：# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport osfrom tflearn.layers.conv import global_avg_pool#from tensorflow.examples.tutorials.mnist

论文下载地址：AgriPest论文摘要研究人员和社区提供了一个***标准的大规模数据集***，其中包含***实际野生害虫的图像和注释***，以及评估程序。在过去的七年中，AgriPest通过我们设计的图像采集设备***在田间环境中采集了四种作物的49.7千张图像，其中包含14种害虫。***所有的图像都是由农业专家用高达264.7K的害虫定位包围盒手工标注的。本文还提供了对农业害虫的详细分析，***

在用tensorflow来进行网络模型的训练时，我们总是需要先输入数据，这样才能对网络模型进行训练。这就涉及将数据导入TensorFlow的问题了总共有四种方法将数据导入到TensorFlow中：使用数据集API，这是将数据集导入tensorflow最常用的办法Feeding，python的代码在运行每个步骤时提供数据从文件读取，输入管道从tensorflow图的开始处读取文件中的数据预加载数据，

文章目录论文下载地址：AgriPest论文论文code和dataset：code和dataset目前在GitHub上面已经找不到了。如果需要code和dataset的直接与论文作者联系可能比较好。AgriPest是小目标农作物病虫害对象检测数据集（这就要求对象在样本图像中所占的区域面积比较小），它的验证集分为了四种常见场景下的对象检测，这两个方面结合起来更加符合野外虫害识别的实际情况。在此数据集出

文章目录1.文献摘要2.图像处理技术（IPT）在农作物病虫害识别中的应用2.1基于手动特征提取的病虫害识别2.2基于深度学习网络自动特征提取的病虫害识别3.10种不同CNN体系结构在农作物病虫害识别上的性能比较4.现有文献中的问题汇总5.本文献的总结最近读了Recent advances in image processing techniques for automated leaf pest

在用tensorflow来进行网络模型的训练时，我们总是需要先输入数据，这样才能对网络模型进行训练。这就涉及将数据导入TensorFlow的问题了总共有四种方法将数据导入到TensorFlow中：使用数据集API，这是将数据集导入tensorflow最常用的办法Feeding，python的代码在运行每个步骤时提供数据从文件读取，输入管道从tensorflow图的开始处读取文件中的数据预加载数据，