Sammanfattning av denna webbsida: Växtsjukdomar och skadedjur är en stor utmaning inom jordbrukssektorn. En noggrann och snabbare upptäckt av sjukdomar och skadedjur i växter skulle kunna bidra till att utveckla en teknik för tidig behandling och samtidigt avsevärt minska de ekonomiska förlusterna. Den senaste tidens utveckling i Deep Neural Networks har gjort det möjligt för forskare att drastiskt förbättra noggrannheten i system för upptäckt och igenkänning av objekt. I detta dokument presenterar vi ett djupt lärandebaserat tillvägagångssätt för att upptäcka sjukdomar och skadedjur i tomatplantor med hjälp av bilder som fångas på plats av kameraenheter med olika resolutioner. Vårt mål är att hitta den mer lämpliga djuplärande arkitekturen för vår uppgift. Därför anser vi att tre huvudfamiljer av detektorer: Snabbare regionbaserade Convolutional Neural Network (Faster R-CNN), Region-baserade Fully Convolutional Network (R-FCN), och Single Shot Multibox Detector (SSD), som i detta arbete kallas "djupa lärande meta-arkitekturer". Vi kombinerar var och en av dessa meta-arkitekter med "djupa funktionsextraktorer" såsom VGG-nät och Residual Network (ResNet). Vi demonstrerar prestandan hos djupa meta-arkitekter och funktionsextraktorer, och föreslår dessutom en metod för lokal och global klass annotering och dataförstärkning för att öka noggrannheten och minska antalet falska positiva under utbildningen. Vi utbildar och testar våra system end-to-end på våra stora Tomato Sjukdomar och Pests Dataset, som innehåller utmanande bilder med sjukdomar och skadedjur, inklusive flera variationer mellan och utanför klassen, såsom infektionsstatus och placering i anläggningen. Experimentella resultat visar att vårt föreslagna system effektivt kan känna igen nio olika typer av sjukdomar och skadedjur, med förmågan att hantera komplexa scenarier från en växts omgivande område.
I REF, Fuentes et al. föreslog en metod för djupinlärning för att upptäcka tomatskadegörare och tomatsjukdomar.
A Robust Deep-Learning-Based Detector for Real-Time Tomato Plant Diseases and Pests Recognition
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}