以下为项目介绍：

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一、项目摘要

番茄叶病的早期准确识别对于提高番茄产量和保障农业生产具有重要意义。传统的人工识别方法效率低且易受人为因素影响，随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的病害识别方法逐渐成为研究热点。本研究提出了一种基于深度学习算法的番茄叶病分类系统，采用ShuffleNetV2网络结构在Pytorch框架下进行模型构建与训练，数据集包含11类不同的番茄叶病图像，总计32534张样本。通过数据增强、优化器和超参数的选择，最终模型在验证集上取得了0.96的最高准确率，平均分类准确率达到0.98。此外，本系统通过PyQt5库设计了用户界面，用户可以便捷地进行图像上传与分类预测。实验结果表明，该系统能够快速、准确地对番茄叶病进行分类，具有较高的实用性和推广价值。

二、项目详细介绍资料

三、项目详细介绍资料

运行效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1pgmbY1Ep7

项目代码详细讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1pGmbY5Egb

（对程序使用，项目中各个文件作用，算法网络结构，所有程序代码等进行的细致讲解）

环境配置教程：https://mbd.pub/o/bread/Z52WlZhx

项目配套论文报告文档购买：https://mbd.pub/o/bread/aJWUmZxp

四、项目基本介绍及商品服务

本项目为动物识别系统01，单张图像检测功能，含两种UI界面样式

该项目已训练好网络模型，配置好环境即可直接运行使用

项目详细介绍如下，没问题直接拍即可秒发

项目基本介绍：

【算法】ShuffleNetV2算法网络

【环境】python=3.11 pytorch opencv pyqt5 matplotlib（含详细环境配置教程视频）

【文件】训练、预测全部源代码、训练好的模型、数据集、模型评价指标：训练acc/loss曲线图和混淆矩阵图、UI界面源码及源文件、环境配置教程视频、详细程序讲解视频

【数据集】11类不同的番茄叶病图像，总计32534张样本

【UI界面】采用pyqt5库设计制作，含UI源文件，内含两种UI界面样式，可自由切换

【系统功能】可对11类番茄叶病图像进行单张图像检测识别并显示相关信息，配置好环境即可使用。

【配套技术报告】本项目有配套技术报告文档，购买地址：https://mbd.pub/o/bread/aJWUmZxp

【价格】标价即为项目介绍【文件】中全部内容，没问题可直接下单，速发网盘链接

（全套代码+数据集+训练好的模型+曲线图和混淆矩阵图+UI界面+配置教程+讲解视频）

获取项目文件后，查看项目中的【先看我-项目使用说明】根据环境配置教程视频，自行完成项目环境配置后即可运行使用，配置过程中有任何疑问可添加下方联系方式进行免费答疑，包配置成功。

【远程环境帮配】0基础者或想节约时间快速使用者，可添加下方联系方式远程配置，半小时内搞定，当天可配置好，全程本店操作，并教会如何运行使用~，价格50（本店配置不成功退全款）

【正版授权】代码为作者【Smaller-孔】开发并授权，讲解视频中有去除作者界面水印方式，除此外不含其他任何个人信息，拿走即可使用

【售后服务】本产品已获开发者正版授权，购买后按照配置视频进行配置，配置好后后续因产品自身代码问题无法正常使用，提供1月内免费售后（因使用者对代码或环境进行调整导致程序无法正常运行需有偿售后），项目文件中售后服务文档获取开发者联系方式，提供后续售后及相关定制服务。

【定制服务】可有偿提供多算法对比实验、系统界面样式、功能等修改定制（如修改界面、添加登录注册、添加数据库、语音提示、制作web端界面等需求）

【注意】项目代码质量绝无问题，虚拟类代码产品一经售出，概不退换，请谅解。

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