一种基于改进ResNet18模型的茶叶病害识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于改进ResNet18模型的茶叶病害识别方法，属于图像处理技术领域。基于改进ResNet18模型的茶叶病害识别方法包括如下步骤：S1、获取茶叶病害图像数据集，并对茶叶病害图像数据集进行预处理后随机划分成M个子集；S2、建立改进ResNet18模型；S3、采用随机划分后的M个子集对改进ResNet18模型进行训练及验证，获取最优改进ResNet18模型；S4、利用最优改进ResNet18模型对待识别的茶叶病害图像进行检测，获取检测结果。该方法大大提高了模型精度，从而提高对茶叶病害图像分类的准确性。

《一种基于改进ResNet18模型的茶叶病害识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024111013691，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为李燕君;张露欣;蔡建平，申请日期为2024-08-12，公开（公告）日期为2025-10-14，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/60 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于改进ResNet18模型的茶叶病害识别方法，属于图像处理技术领域。基于改进ResNet18模型的茶叶病害识别方法包括如下步骤：S1、获取茶叶病害图像数据集，并对茶叶病害图像数据集进行预处理后随机划分成M个子集；S2、建立改进ResNet18模型；S3、采用随机划分后的M个子集对改进ResNet18模型进行训练及验证，获取最优改进ResNet18模型；S4、利用最优改进ResNet18模型对待识别的茶叶病害图像进行检测，获取检测结果。该方法大大提高了模型精度，从而提高对茶叶病害图像分类的准确性。

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