В целях предотвращения потерь урожая и сельскохозяйственной продукции важное значение имеет выявление болезней растений. Консультационные группы по сельскому хозяйству всегда поддерживали выявление болезней, но с ними было трудно связаться из сельской местности. Фермеры должны вручную наблюдать за болезнями растений на своих полях. Чтобы фермеры могли легко выявлять болезни в своих посевах, было разработано приложение для Android. Мобильное приложение позволяет пользователям принимать ответные меры в ответ на обнаружение болезней на их растениях и просто в использовании для всех, кто интересуется оценкой болезней растений.
В этом исследовании используются 54 306 фотографий из набора данных PlantVillage и сверточная нейронная сеть (CNN) для классификации 26 болезней у 14 видов сельскохозяйственных культур. С помощью архитектур InceptionV3 и MobileNetV2 — CNN функции были извлечены из набора данных. ImageNet используется для извлечения предварительно обученных визуальных знаний для моделей Inception и MobileNet посредством трансферного обучения. Больше точности в наборе данных дал MobileNet V2 (96,32%).
Статью можно найти: https://www.igi-global.com/chapter/deep-learning-based-plant-disease-detection-using-android-apps/307424
Код на GitHub: https://github.com/rehman0211/android_plant_disease_detection
PS: Используйте правильное цитирование при использовании кода/статьи
