CropDiseaseDetection 深度学习-病害识别 Package-data_generation： ——TransforToTFRecord.py: 将训练和验证图像数据集转化为TFRecord格式。 ——data_preprocessing.py: 图像预处理过程。 ——data_generate.py: 调用data_preprocessing和TransforToTFRecord文件中的函数和结果，产生输入神经网络的批次图像。 Package-nets： 包含LeNet及tensorflow.slim封装下的具体实现的AlexNet、Vgg等网络。 包含论文中所用到的注意力模块实现文件。 Package-train_process： ——checkmate.py： 实现保存训练过程中前N最优模型的类——BestCheckpointSaver。 ——show_train_batch.py： 抽取批次训练集中的图片可视化，用于检测图像预处理的正确与否。 ——train.py： 以初始化(迭代轮次)的方式训练图片。 ——train_with_epoch.py： 以初始化(epoch)的方式训练图片。 ——transfer_learning_train.py： 以迁移学习(迭代轮次)inception_resnet_v2的方式训练图片。 Package-train_process： ——crop_disease_type.py： 包含用于计算各类准确率的辅助函数。 ——validate.py： 验证过程，得出病虫害识别模型的各类准确率指标。 Package-application： ——predict.py： 向前传播，实现预测一张图片的具体种类。