Algoritmos de IA para classificação e previsão de doenças do tomateiro - Wagle, Shivali Amit;R, Harikrishnan
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Três novos modelos de redes neurais convolucionais profundas são discutidos para a classificação de folhas de tomateiro. O desempenho dos conjuntos de dados aumentados e originais é comparado utilizando modelos topo de gama, como AlexNet, GoogLeNet, VGG16, MobileNetV2, SqueezeNet, ResNet-18, ResNet-50 e ResNet-101 com aprendizagem por transferência. As doenças do tomateiro, nomeadamente o míldio, o míldio tardio, a mancha bacteriana, o bolor das folhas, o vírus do mosaico, a mancha alvo, a mancha de Septoria, o vírus do enrolamento amarelo das folhas e o mineiro das folhas, são abordadas neste…mehr

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Produktbeschreibung
Três novos modelos de redes neurais convolucionais profundas são discutidos para a classificação de folhas de tomateiro. O desempenho dos conjuntos de dados aumentados e originais é comparado utilizando modelos topo de gama, como AlexNet, GoogLeNet, VGG16, MobileNetV2, SqueezeNet, ResNet-18, ResNet-50 e ResNet-101 com aprendizagem por transferência. As doenças do tomateiro, nomeadamente o míldio, o míldio tardio, a mancha bacteriana, o bolor das folhas, o vírus do mosaico, a mancha alvo, a mancha de Septoria, o vírus do enrolamento amarelo das folhas e o mineiro das folhas, são abordadas neste livro. A temperatura e a humidade relativa desempenham um papel importante nas condições ambientais susceptíveis de provocar doenças nas plantas. A previsão destes parâmetros é feita utilizando modelos como o ARIMA, o Prophet, o Long Short-Term Memory e o Bilinear Long Short-Term Memory com otimização Bayesiana.
Autorenporträt
Dr. Shivali Amit Wagle ist Assistenzprofessorin in der Abteilung KI und ML, Symbiosis Institute of Technology, Symbiosis International Deemed University.Dr. Harikrishnan R. ist Professor in der Abteilung für Elektronik und Telekommunikationstechnik, Symbiosis Institute of Technology, Symbiosis International Deemed University.