G¿¿bokie uczenie z sieciami neuronowymi

Choroby i szkodniki ro-lin s- wänymi czynnikami determinuj-cymi plon i jako-- ro-lin. Identyfikacj- chorób i szkodników ro-lin mo-na przeprowadzi- za pomoc- cyfrowego przetwarzania obrazu. W ostatnich latach g--bokie uczenie dokonäo prze-omu w dziedzinie cyfrowego przetwarzania obrazu, znacznie przewy-szaj-c tradycyjne metody. Sposób wykorzystania technologii g--bokiego uczenia si- do badania chorób ro-lin i identyfikacji szkodników stä si- kwesti- badawcz- budz-c- du-e zainteresowanie naukowców. Niniejsza ksi--ka zawiera definicj- problemu wykrywania chorób i szkodników ro-lin, a tak-e przedstawia porównanie z tradycyjnymi metodami wykrywania chorób i szkodników ro-lin. Zgodnie z ró-nic- w strukturze sieci, niniejsze opracowanie przedstawia badania nad wykrywaniem chorób ro-lin i szkodników w oparciu o g--bokie uczenie si- w ostatnich latach z trzech aspektów sieci klasyfikacji, sieci wykrywania i sieci segmentacji, a tak-e podsumowuje zalety i wady kädej metody.

P. Jayapriya ist Assistenzprofessorin im Fachbereich Informatik am NGM College in Pollachi, das der Bharathiar University angeschlossen ist. Sie hat promoviert und verfügt über mehr als 11 Jahre Lehrerfahrung mit Spezialisierung auf digitale Bildverarbeitung, Betriebssysteme, Deep Learning und maschinelles Lernen. Sie hat mehr als 12 Forschungsartikel veröffentlicht.