Apprentissage profond avec les réseaux neuronaux
Guide du praticien
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Les maladies et les parasites des plantes sont des facteurs importants qui déterminent le rendement et la qualité des plantes. L'identification des maladies et des parasites des plantes peut être effectuée au moyen du traitement numérique des images. Ces dernières années, l'apprentissage profond a fait des percées dans le domaine du traitement des images numériques, dépassant de loin les méthodes traditionnelles. La manière d'utiliser la technologie de l'apprentissage profond pour étudier l'identification des maladies et des ravageurs des plantes est devenue une question de recher...
Les maladies et les parasites des plantes sont des facteurs importants qui déterminent le rendement et la qualité des plantes. L'identification des maladies et des parasites des plantes peut être effectuée au moyen du traitement numérique des images. Ces dernières années, l'apprentissage profond a fait des percées dans le domaine du traitement des images numériques, dépassant de loin les méthodes traditionnelles. La manière d'utiliser la technologie de l'apprentissage profond pour étudier l'identification des maladies et des ravageurs des plantes est devenue une question de recherche qui préoccupe grandement les chercheurs. Ce livre fournit une définition du problème de la détection des maladies et des parasites des plantes et propose une comparaison avec les méthodes traditionnelles de détection des maladies et des parasites des plantes. En fonction de la différence de structure des réseaux, cette étude décrit la recherche sur la détection des maladies et des parasites des plantes basée sur l'apprentissage profond au cours des dernières années sous trois aspects : réseau de classification, réseau de détection et réseau de segmentation, et les avantages et les inconvénients de chaque méthode sont résumés.
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