Deep Learning mit neuronalen Netzen
Ein Leitfaden für Praktiker
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Pflanzenkrankheiten und -schädlinge sind wichtige Faktoren, die den Ertrag und die Qualität der Pflanzen bestimmen. Die Identifizierung von Pflanzenkrankheiten und -schädlingen kann mit Hilfe der digitalen Bildverarbeitung erfolgen. In den letzten Jahren hat das Deep Learning im Bereich der digitalen Bildverarbeitung einen Durchbruch erzielt und ist den traditionellen Methoden weit überlegen. Der Einsatz von Deep-Learning-Technologien zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -schädlingen ist für Forscher zu einem wichtigen Thema geworden. In diesem Buch wird das Problem der Erkennung vo...
Pflanzenkrankheiten und -schädlinge sind wichtige Faktoren, die den Ertrag und die Qualität der Pflanzen bestimmen. Die Identifizierung von Pflanzenkrankheiten und -schädlingen kann mit Hilfe der digitalen Bildverarbeitung erfolgen. In den letzten Jahren hat das Deep Learning im Bereich der digitalen Bildverarbeitung einen Durchbruch erzielt und ist den traditionellen Methoden weit überlegen. Der Einsatz von Deep-Learning-Technologien zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -schädlingen ist für Forscher zu einem wichtigen Thema geworden. In diesem Buch wird das Problem der Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -schädlingen definiert und ein Vergleich mit herkömmlichen Methoden zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -schädlingen angestellt. Entsprechend dem Unterschied der Netzwerkstruktur umreißt diese Studie die Forschung zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -schädlingen auf der Grundlage von Deep Learning in den letzten Jahren unter den drei Aspekten des Klassifizierungsnetzwerks, des Erkennungsnetzwerks und des Segmentierungsnetzwerks, und die Vor- und Nachteile jeder Methode werden zusammengefasst.
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