Оглавление Вступление Набор данных Библиотеки Предварительная обработка данных Увеличение данных Модель Обучение Оценка Тестирование Повторное использование Вступление Болезнь очень распространена среди растений из-за различных факторов, таких как удобрения, соблюдаемые культурные обычаи, условия окружающей среды и т. Д. Эти болезни ухудшают урожайность сельскохозяйственных культур и, в конечном итоге, экономику, основанную на них. Любая техника или метод для решения..

"Машинное обучение" Классифицируйте болезни листьев растений с помощью машинного обучения В этой статье мы разработаем модель машинного обучения, которая предсказывает болезни, от которых страдает растение. Сельское хозяйство играет очень важную роль в экономическом росте любой страны. Это область, которая сильно влияет на ВВП стран. На сельскохозяйственный сектор приходится около 16 % ВВП Индии. На качество и количество выращиваемых культур влияют различные факторы. Из-за..

Существуют инструменты, которые можно использовать, и надежная модель глубокого обучения Inception v3 - одна из них. В этом посте показано, как обучить модель, которая может дифференцировать 12 видов растений на основе изображений RGB сырых растений, а затем делать прогнозы на изображениях невидимых растений, чтобы увидеть, что это за растения. Я использовал Tensorflow 1.6 и предварительно обученные модели, которые можно найти в его исходном коде, доступном в его репозитории Github ...

Первоначально опубликовано в официальном блоге ETI LABS. «Любовь к садоводству — это семя, которое однажды посеяно, никогда не умрет ». Всегда замечательно иметь сад, наполненный яркими и красивыми растениями. Они оказывают умиротворяющее и успокаивающее действие на наши захламленные умы. Посадить сад — это поистине, посадить счастье! Но в сегодняшнем занятом мире забота о наших дорогих растениях становится тяжелой работой. Необходимо постоянно следить за растениями, чтобы..