G??bokie uczenie z sieciami neuronowymi

Choroby i szkodniki ro?lin s? wa?nymi 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 dokona?o 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 sta? 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 ka?dej metody.