上传图片后点击开始识别,由服务器上的深度学习模型推理并返回结果。
identify/disease_labels.txt)。推理已与训练验证脚本一致:Resize((300,300)) + ImageNet 归一化(见 identify/predict_single_image.py)。若改动训练预处理,请同步修改 identify/inference.py。你好,我是网站的智能助手小琼。我会结合本次识别结果为你解释结论并给出管理建议;如需更准确的判断,建议上传更清晰的叶片近景图并补充作物信息。
说明:农艺与用药建议仅供参考;重要决策请结合田间实况并咨询农技人员。