ИДЕНТИФИКАЦИЯ БОЛЕЗНЕЙ РАСТЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Аннотация

Для решения проблемы распознавания болезней кукурузы в режиме реального времени в данной работе была предложена нейронная сеть, которую можно обобщить для построения модели идентификации болезней многих сельскохозяйственных культур. При оптимизации модели используется алгоритм Адама для нейронных сетей. В целях уменьшения переобученных моделей была использовано регуляризация L2, и выходная информация моделируется с помощью нелинейной функции ReLU.  Ядра входных изображений свертки имеют размерность 3x3. Отношение обучающей выборки к контрольной выборке составляет 3:1. При экспериментальном сравнении точность предложенной в данной статье модели распознавания болезней кукурузы в наборе данных составляет 93,6%. Изучено влияние метода увеличения данных на точность модели глубокого обучения.