利用深度学习对作物病害进行检测和分类

本文综述了用于可视化各种植物病害的DL模型,并使用了几个性能指标进行评估,植物表型资讯介绍如下:

病害影响作物生长发育,因此对其早期鉴定十分重要。目前,许多机器学习(ML)模型已应用于植物病害的检测和分类。随着深度学习(DL)的发展,该领域的研究在提高准确性方面取得了突破,已能够结合DL体系结构以及几种可视化技术实现植物病害症状的检测和分类。本文综述了用于可视化各种植物病害的DL模型,并使用了几个性能指标进行评估。另外,本文还发现了一些研究空白,以便在植物症状出现之前就能更检测到病害。

1

1943-2006年间深度学习的发展

2

DL实现流程图

3

将卷积应用于图像后的特征图

4

通过热图检测番茄植物病害

5

特定数量的研究论文中使用了深度学习模型

 

来源:

Saleem M H, Potgieter J and Arif K M. Plant Disease Detection and Classification by Deep Learning. Plants 2019, 8(11), 468; https://doi.org/10.3390/plants8110468.

 

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