Vorhersage der Keimung von Tomatensamen aus Bildern mit Deep Learning
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Dieses Buch befasst sich mit der Anwendung von Deep Learning im Bereich der Landwirtschaft. In der Tat wurden Untersuchungen durchgeführt, um die Keimfähigkeit von Tomatensamen anhand von Bildern mit Deep Learning unter geeigneten Wachstumsbedingungen vorherzusagen. Bei dieser Aufgabe handelte es sich um eine Klassifizierungsaufgabe, die schwierig war, da die Klassen unausgewogen waren. Zur Bewertung der Modelle wurde der Makro-F1-Score verwendet.Bei der Analyse wurde ein Basismodell verwendet, das aus drei Faltungsschichten und der Klassifizierungsschicht nach einer Abflachung bestand.Einig...
Dieses Buch befasst sich mit der Anwendung von Deep Learning im Bereich der Landwirtschaft. In der Tat wurden Untersuchungen durchgeführt, um die Keimfähigkeit von Tomatensamen anhand von Bildern mit Deep Learning unter geeigneten Wachstumsbedingungen vorherzusagen. Bei dieser Aufgabe handelte es sich um eine Klassifizierungsaufgabe, die schwierig war, da die Klassen unausgewogen waren. Zur Bewertung der Modelle wurde der Makro-F1-Score verwendet.Bei der Analyse wurde ein Basismodell verwendet, das aus drei Faltungsschichten und der Klassifizierungsschicht nach einer Abflachung bestand.Einige nützliche vortrainierte Modelle, wie VGG-19 und ResNet-50, wurden ebenfalls verwendet, um die neue Aufgabe zu nutzen.Obwohl die Klassifizierung so schwierig war, waren die oben genannten Techniken so nützlich, dass ein Wert von 0,52 erreicht wurde, der besser ist als das menschliche Schätzvermögen.
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