一种基于深度学习的梨树叶片病害识别方法

本发明公开了一种基于深度学习的梨树叶片病害识别方法，涉及植物病害识别技术领域。该方法包括以下步骤：获取初始数据集；对所述初始数据集进行数据增强，生成扩充数据集；建立目标检测模型；利用所述扩充数据集训练所述目标检测模型，生成检测模型；根据所述检测模型和待测图像，生成检测结果。本发明针对复杂背景下小目标病害识别准确率不高的问题，提供了一种基于深度学习的梨树叶片病害识别方法，提高了梨树叶片病害的识别精度。