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turcica）<\/jats:italic>（ST），玉米赤霉（CZM）使用图像过滤和转移学习模型的sorghi锈菌（PS）真菌。基于真菌感染对玉米叶片图像进行分类并存储在图像库中。然后对所有图像进行处理，以显示不同的强度，然后利用这些图像进行过滤。将原始的基于RGB的CNN模型与VGG16和EfficientNet-b0的选定预训练模型进行比较，该模型具有未滤波和滤波的RGB图像的输入。结果表明，带滤波图像的EfficientNet-b0模型(f</jats:italic>玉米）的准确率最高，为97.63%，敏感性为97.99%，特异性为97.38，质量指数为97.68%，f评分为96.48%。因此，实验结果表明，与仅使用RGB图像的模型相比，使用过滤图像的深度转移学习模型产生了更高的准确性。因此，转移学习被证明是提高CNN图像分类准确性的一个有价值的工具<\/jats:p>“，”DOI“：”10.20965\/jacii.222.p0914“，”type“：”期刊文章“，”created“：｛”日期部分“：[[2022,11,19]，”日期时间“：”2022-11-19T15:02:05Z“，”时间戳“：1668870125000｝，”page“：”914-921“，”source“：”Crossref“，”由count引用“：3，”title“：[”玉米：一种用于真菌亚类感染的无缝图像过滤和深度传输效率Net-b0模型Zea mays Leaves“]，”prefix“：”10.20965“，”volume“：”26“，”author“：”[{“given”：”Jonnel D.“，”family“：”Alejandrino“，”sequence“：”first“，”affiliation“：[]}，{“给定”：“Ronnie S.Concepcion”，“family”：“II”，“sequence”：“additional“：[]}，{”given“：”Maria Gemel B.“，”family“：”Palconit“，”sequence“：”additional“，”affiliation“：[]}，”{“given”：”Mary Grace Ann 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