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.