使用卷积神经网络的水稻病害检测原型应用开发
计算机视觉与模式识别
2023-01-16 v1
摘要
水稻是该国最重要的主食，是成千上万菲律宾家庭的主要生计来源。然而，随着传统的延续，农民并不熟悉各种可能危及整个水稻作物的水稻叶部病害。因此，解决水稻常见的白叶枯病这一严重病害的需求十分迫切，该病害可导致减产甚至高达 75% 的作物损失。本文是使用图像分析算法设计并开发一个水稻叶部病害检测移动应用原型。研究人员还使用了 Huy Minh Do 在 https://www.kaggle.com/ 上提供的稻病害图像数据集，通过迁移学习训练了最先进的卷积神经网络。此外，我们使用了图像增强技术来增加图像样本数量并提高神经网络的准确率。
引用
@article{arxiv.2301.05528,
title = {Development of a Prototype Application for Rice Disease Detection Using Convolutional Neural Networks},
author = {Harold Costales and Arpee Callejo-Arruejo and Noel Rafanan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.05528},
year = {2023}
}