Використання нейронних мереж у розпізнаванні хвороб рослин

Автор(и)

  • Andrii Afonin Афонін Андрій Олександрович – кандидат фізико-математичних наук, заступник декана факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», Україна
  • Kyrylo Kundik Кундік Кирило Володимирович – студент магістерської програми «Комп’ютерні науки» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія», Україна

DOI:

https://doi.org/10.18523/2617-3808.2021.4.23-28

Ключові слова:

машинне навчання, класифікація зображень, комп’ютерний зір, глибинне навчання, Tensorflow, хвороби сільськогосподарських рослин

Анотація

У статті описано розроблену модель нейронної мережі, що дає змогу розпізнавати хвороби рослин за зображенням їхнього листя. Модель має високу точність і швидкий час передбачення. Детально висвітлено проведене дослідження сучасних архітектур моделей глибинного навчання з акцентом на досягнення найвищої точності та найменшої помилки при вирішенні задачі класифікації зображень. Продемонстровано ефективність запропонованих рішень на прикладі створення автоматизованої системи розпізнавання хвороб сільськогосподарських рослин.

Біографії авторів

Andrii Afonin, Афонін Андрій Олександрович – кандидат фізико-математичних наук, заступник декана факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

afonin@ukma.edu.ua

Kyrylo Kundik, Кундік Кирило Володимирович – студент магістерської програми «Комп’ютерні науки» факультету інформатики Національного університету «Києво-Могилянська академія»

k.kundik@ukma.edu.ua

Посилання

  1. Chollet, F. (2017). Xception: Deep Learning with Depthwise Sepa- rable Convolutions, Google, Inc. Retrieved from https:// openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Chollet_ Xception_Deep_Learning_CVPR_2017_paper.pdf.
  2. Dettmers, T. (2015). Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts. Retrieved from developer.nvidia.com/blog/deep-learning-nut- shell-core-concepts/.
  3. Geron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. 2nd Edition. O’Reilly Media, Inc. Retrieved from https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/.
  4. Goodfellow, I., et al. (2016). Deep Learning, MIT Press. Retrieved from www.deeplearningbook.org/.
  5. Zhu, L., & Spachos, P. (2019). Towards Image Classification with Machine Learning Methodologies for Smartphones. https://doi. org/10.3390/make1040059

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-12-10

Як цитувати

[1]
A. Afonin і K. Kundik, «Використання нейронних мереж у розпізнаванні хвороб рослин», NRPCOMP, т. 4, с. 23–28, Груд 2021.

Номер

Том 4 (2021): Наукові записки НаУКМА. Комп’ютерні науки

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Andrii Afonin, Kyrylo Kundik

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:

а) Автори зберігають за собою авторські права на твір на умовах ліцензії CC BY 4.0 Creative Commons Attribution International License, котра дозволяє іншим особам вільно поширювати (копіювати і розповсюджувати матеріал у будь-якому вигляді чи форматі) та змінювати (міксувати, трансформувати, і брати матеріал за основу для будь-яких цілей, навіть комерційних) опублікований твір на умовах зазначення авторства.

б) Журнал дозволяє автору (авторам) зберігати авторські права без обмежень.

в) Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо поширення твору (наприклад, розміщувати роботу в електронному репозитарії), за умови збереження посилання на його першу публікацію. (Див. Політика Самоархівування)

г) Політика журналу дозволяє розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у репозитаріях) тексту статті, як до подання його до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).