一种改进ResNet18的玉米叶片病害分类方法

本发明公开了一种改进ResNet18的玉米叶片病害分类方法，包括：获取玉米叶片图像,并对图像进行预处理得到图像数据集；将图像数据送入改进的ResNet18神经网络模型进行训练，输出结果采用softmax函数进行分类；将待识别病害图像输入到训练好的改进ResNet18神经网络模型中进行识别分类，得到相应类别下玉米叶片病害信息。本发明方法为玉米叶片病害表现提供丰富细致的特征表达，提升了网络对微小病斑特征的提取能力，捕捉复杂图像空间的多尺度特征，使模型能够对病斑区域有更多的关注，提高了玉米叶片病害分类的准确率，提高了玉米病害的识别准确率，减少了网络参数，降低了模型体积。