
【番茄病害检测】基于Faster R-CNN的番茄黄叶卷曲病毒智能识别系统,完整实现与代码解析
番茄黄叶卷曲病毒智能检测系统研究 本研究基于Faster R-CNN构建了一套番茄黄叶卷曲病毒智能识别系统。该系统采用2148张标注图像数据集,通过数据增强技术(90度旋转)扩充样本,并遵循标准YOLOv8划分方式。研究完整实现了从数据预处理到模型部署的全流程,详细解析了Faster R-CNN在该病害检测任务中的应用方法。 系统创新性地将深度学习技术应用于农业病害诊断领域,为番茄种植提供了自动化病害监测解决方案。实验结果表明,该系统能有效识别黄叶卷曲病毒症状,检测准确率达到实用水平。研究不仅提供了完整的代


