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abhishek_official@hotmail.com，mahato.satyajeet1@gmail.com摘要：农业是我们社会最关键的领域之一，自从中世纪以来。作物疾病是对粮食安全的重大威胁，但是由于世界许多地方缺乏设施，因此很难及时检测。细菌和真菌以多种方式感染番茄植物。早期疫病和晚期疫病是两种影响植物的真菌疾病。细菌斑是由四种xanthomonas物种引起的，可以在多于西红柿的任何地方找到。智能手机辅助疾病检测现在是可能的，这要归功于全球智能手机的渗透不断上升，并且通过深度学习使机器视觉的最新发展成为可能。为了区分不同的番茄叶，我们使用了54,306张在受控条件下收集的患病和健康植物叶片图像的公共数据集训练了深度卷积神经网络疾病，并选择了西红柿的图像。对越来越广泛且公共可访问的图像数据集的培训深度学习模型指向技术诊断的直接途径。关键字：早期疫病，晚疫病，细菌斑点，叶片，片状叶斑，靶点点，黄色叶卷病毒，Mosiac病毒，两个斑点的蜘蛛螨1.引言农业是每个文明的基本基础之一。种植蔬菜（如西红柿）在印度各种亚热带气候中有效。一种患病的植物无法达到其正常状态。晚疫病和早期疫病是两种常见的番茄疾病[1]。一种疾病也可以描述为干扰植物的产量并降低其活力。在印度，疾病随季节的变化而受到环境因素的影响。病原体和本季节种植的各种作物在这些疾病中起作用。他们有可能破坏番茄植物和农业土地。可能会发现晚期疫病和植物叶的早期疫病，但是如果手动执行需要很长时间。结果，需要更新的更改。借助图像处理和计算机视觉，有很多方法可以检测对象及其独特的特征。深度学习CNN模型[2]是最常见的方法之一。在我们的情况下，该模型将根据叶子的图片检测疾病。
使用Inception V3 检测番茄叶疾病使用Inception V3
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