Vi föreslår att man använder ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för problemet med växtidentifiering från blad ven mönster. I synnerhet överväger vi att klassificera tre olika baljväxter: vitböna, rödböna och sojaböna. Införandet av ett CNN undviker att använda handgjorda funktionsextraktorer som i toppmodern pipeline. Dessutom förbättrar denna metod för djupinlärning avsevärt exaktheten i den aktuella rörledningen. Vi visar också att denna noggrannhet uppnås genom att öka modellens djup. Slutligen, genom att analysera de resulterande modellerna med en enkel visualiseringsteknik, kan vi upptäcka vilka venmönster som är relevanta.
I samma område använder Grinbat och hans kollegor REF Deep convolutional neural networks (DCNN) för identifiering av växter genom att klassificera tre olika baljväxter: vita bönor, röda bönor och sojabönor.
Deep learning for plant identification using vein morphological patterns
{'venue': 'Comput. Electron. Agric.', 'journal': 'Comput. Electron. Agric.', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}