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Les pommes de terre sont un légume bien connu de tous. La culture de la pomme de terre est très populaire en Inde depuis quelques décennies. Mais la production de pommes de terre est entravée par des maladies comme le mildiou et le mildiou précoce, qui augmentent le coût de production. L'objectif est de mettre en place un processus automatisé et rapide de détection des maladies afin d'augmenter la production de pommes de terre et de numériser le système. Notre objectif principal est de diagnostiquer les maladies de la pomme de terre à l'aide d'images de feuilles, ce que nous allons faire grâce à l'algorithme CNN. Cet article propose une image qui est traitée, et des systèmes automatisés basés sur l'apprentissage automatique qui détecteront et classeront les maladies des feuilles de pommes de terre. Le traitement d'images est la meilleure option pour détecter et analyser ces maladies. Dans cette analyse, la division des images est effectuée ; plus de 2000 images de feuilles de pommes de terre saines et malsaines, qui sont collectées à partir de Kaggle, et quelques modèles préparés à l'avance sont utilisés pour la reconnaissance et la caractérisation des feuilles saines et malades.
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