Bolezni i wrediteli rastenij qwlqütsq ser'eznoj problemoj w sel'skom hozqjstwe. Tochnoe i bystroe obnaruzhenie boleznej i wreditelej rastenij mozhet pomoch' w razrabotke metoda rannego lecheniq i znachitel'no snizit' äkonomicheskie poteri. V swqzi s ätim wnedrenie klassifikacii izobrazhenij na osnowe glubokogo obucheniq priwelo k poqwleniü znachitel'nogo chisla reshenij. Osnownoj cel'ü dannogo issledowaniq qwlqetsq bolee bystroe obnaruzhenie boleznej list'ew tomatnyh rastenij s pomosch'ü glubokogo obucheniq (DL), kotoroe mozhet byt' äffektiwno ispol'zowano dlq klassifikacii izobrazhenij s pomosch'ü razlichnyh arhitektur konwolücionnyh nejronnyh setej (CNN), wklüchaq VGG-16, ResNet34 i EfficentNet0.Pered zawersheniem podgotowki dannyh byli prowedeny nekotorye predwaritel'nye obrabotki. V nabore dannyh byl obnaruzhen disbalans mezhdu klassami, kotoryj byl ustranen s pomosch'ü metodow wzweshennoj sluchajnoj wyborki, chtoby izbezhat' predwzqtosti. Dlq uluchsheniq raboty modeli byla prowedena ee optimizaciq.Rezul'tat predskazanij wstroen w interaktiwnyj graficheskij interfejs. GUI pozwolqet pokazat' obnaruzhennoe zabolewanie. Pol'zowatel' mozhet prosto pomestit' swoe sobstwennoe izobrazhenie dlq opredeleniq klassa zabolewaniq.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.