甜橙叶部病害综合文献综述
计算机视觉与模式识别
2024-08-31 v1 人工智能
人机交互
摘要
甜橙叶部病害对农业生产至关重要。叶部病害影响柑橘产业的水果品质。机器学习的出现推动了病害检测工具的发展。早期检测和诊断对于叶片管理是必要的。已经使用不同的图像处理技术开发了预测甜橙叶部病害的自动化系统。本综合文献综述系统地基于叶部病害和机器学习方法，通过图像分类检测受损叶片。讨论了不同机器学习模型的优缺点，包括 Vision Transformer、神经网络、CNN with SoftMax and RBF SVM、Hybrid CNN-SVM、HLB-ConvMLP、EfficientNet-b0、YOLOv5、YOLOv7、卷积、深度 CNN。这些机器学习模型在各种数据集上进行了测试并检测了病害。这篇与叶部病害相关的综合综述研究比较了模型的性能；这些模型的准确率、精确率、召回率等被用于现有研究。
引用
@article{arxiv.2312.01756,
title = {A Comprehensive Literature Review on Sweet Orange Leaf Diseases},
author = {Yousuf Rayhan Emon and Md Golam Rabbani and Md. Taimur Ahad and Faruk Ahmed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.01756},
year = {2024}
}
备注
16 pages