模型训练方法、烟草叶片病害识别诊断方法及相关装置

本申请公开了一种模型训练方法、烟草叶片病害识别诊断方法及相关装置。所述方法包括：获取携带病害标签的烟草叶片图像样本，并对所述烟草叶片图像样本进行预处理；对预处理后的烟草叶片图像样本进行归一化处理，并输入ResNet‑50模型；基于所述ResNet‑50模型的每个卷积层，利用卷积核对烟草叶片图像样本进行卷积运算以提取卷积层输出特征图；以及，基于所述ResNet‑50模型中残差块计算以提取残差块输出特征；其中，所述卷积层输出特征和/或残差块输出特征能够用于表征病害特点；基于提取的卷积层输出特征图和残差块输出特征，采用交叉熵损失函数以及随机梯度下降算法进行模型训练优化，得到识别诊断模型。本申请可以提高对烟草叶片病害的识别准确率以及识别效率。