颜色分类leetcode植物村分析，该存储库包含题为Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection的论文上下文中的代码和结果。

代码组织：所有实验配置的代码都排列在三个不同级别的目录结构中。

第一层基于深度神经网络架构的选择，分为：亚历克斯网、谷歌网络。在每个文件夹中，第二层基于数据集类型的选择和训练测试拆分。可用的选项是：

  • 颜色-20-80

  • 颜色-40-60

  • 颜色-50-50

  • 颜色-60-40

  • 颜色-80-20

  • 灰度-20-80

  • 灰度40-60

  • 灰度50-50

  • 灰度-60-40

  • 灰度-80-20

  • 分段20-80

  • 分段40-60

  • 分段50-50

  • 分段60-40

  • 分段80-20

最后，在每个文件夹中，第三层是基于训练方法的选择，分为：

  • 从头开始训练

  • 微调（迁移学习）

所有这些配置导致总共60种不同的实验配置。

单个实验配置目录的结构：每个实验配置目录包含以下文件和文件夹，如下：

  • caffe.log : 实验训练阶段的日志

  • deploy.prototxt : 特定实验的文件。