本文以html、Python语言基于改进的ShuffleNet神经网络模型配合element、Vue等前端框架和PyTorch 深度学习框架设计并搭建苹果叶片病虫害识别系统

实现对苹果叶片病虫害的自动化识别和分类。

一、神经网络模型

本项目采用改进的ShuffleNet神经网络模型，该模型是一种轻量级的卷积神经网络模型，可以在保证较高准确率的同时，大幅减少模型的参数量和计算量，适合移动端和嵌入式设备上的应用。

二、数据集

本项目使用了包含多种苹果叶片病虫害图片的数据集，共计包含6000张图片，其中4000张用于训练，2000张用于测试。

三、前端设计与实现

本项目采用了Element和Vue等前端框架，实现了一个简洁美观的界面，用户可以通过上传图片的方式，自动识别图片中的苹果叶片病虫害类型。

四、后端设计与实现

本项目采用了PyTorch深度学习框架，实现了对苹果叶片病虫害的自动化识别和分类。经过对数据集的训练，模型可以准确地识别出图片中的苹果叶片病虫害类型。

五、系统流程

1. 用户上传图片；
2. 前端将图片传递给后端；
3. 后端使用预训练的神经网络模型对图片进行识别和分类；
4. 后端将识别结果返回给前端；
5. 前端在界面上显示识别结果。

六、总结

本项目利用深度学习技术，结合前端框架和后端框架，实现了对苹果叶片病虫害的自动化识别和分类，为苹果种植业的病虫害防治提供了一种新的解决方案