Den senaste generationen av konvolutionella neurala nätverk (CNN) har uppnått imponerande resultat inom området bildklassificering. Detta dokument handlar om en ny strategi för utveckling av en modell för erkännande av växtsjukdomar, baserad på klassificering av bladbilder, genom användning av djupa konvolutionsnätverk. Nya sätt att utbilda sig och den metod som används underlättar ett snabbt och enkelt systemgenomförande i praktiken. Den utvecklade modellen kan känna igen 13 olika typer av växtsjukdomar från friska blad, med förmågan att skilja växtblad från sin omgivning. Enligt vår kunskap har denna metod för erkännande av växtsjukdomar föreslagits för första gången. Alla nödvändiga åtgärder som krävs för att genomföra denna modell för sjukdomsigenkänning beskrivs utförligt i hela dokumentet, från och med insamlingen av bilder för att skapa en databas som bedöms av jordbruksexperter. Caffe, en djupt lärande ram som utvecklats av Berkley Vision and Learning Centre, användes för att utföra den djupa CNN-utbildningen. De experimentella resultaten på den utvecklade modellen uppnådde precision mellan 91 % och 98 % för separata klasstester, i genomsnitt 96,3 %.
I REF, Sladojevic et al. föreslog ett nytt tillvägagångssätt som bygger på djupa konvolutionsnätverk för att upptäcka växtsjukdomar.
Deep Neural Networks Based Recognition of Plant Diseases by Leaf Image Classification
{'venue': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'journal': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}