Automatic Image-Based Plant Disease Severity Estimation Using Deep Learning
المؤلفون المشاركون
Sun, Yu
Wang, Jianxin
Wang, Guan
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-07-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Automatic and accurate estimation of disease severity is essential for food security, disease management, and yield loss prediction.
Deep learning, the latest breakthrough in computer vision, is promising for fine-grained disease severity classification, as the method avoids the labor-intensive feature engineering and threshold-based segmentation.
Using the apple black rot images in the PlantVillage dataset, which are further annotated by botanists with four severity stages as ground truth, a series of deep convolutional neural networks are trained to diagnose the severity of the disease.
The performances of shallow networks trained from scratch and deep models fine-tuned by transfer learning are evaluated systemically in this paper.
The best model is the deep VGG16 model trained with transfer learning, which yields an overall accuracy of 90.4% on the hold-out test set.
The proposed deep learning model may have great potential in disease control for modern agriculture.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Guan& Sun, Yu& Wang, Jianxin. 2017. Automatic Image-Based Plant Disease Severity Estimation Using Deep Learning. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140872
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Guan…[et al.]. Automatic Image-Based Plant Disease Severity Estimation Using Deep Learning. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140872
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Guan& Sun, Yu& Wang, Jianxin. Automatic Image-Based Plant Disease Severity Estimation Using Deep Learning. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140872
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1140872
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر