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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.22 No.1
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 106 - 115 (10page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2022.22.1.106
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In this paper, modern computer vision methods are proposed for detecting multiple diseases in wheat leaves. The authors demonstrate that modern neural network architectures are capable of qualitatively detecting and classifying diseases, such as yellow spots, yellow rust, and brown rust, even in cases in which multiple diseases are simultaneously present on the plant. For certain classes of diseases, the main multilabel metrics (accuracy, micro-/macro-precision, recall, and F1-score) range from 0.95 to 0.99. This indicates the possibility of recognizing several diseases on a leaf with an accuracy equal to that of an expert phytopathologist. The architecture of the neural network used in this case is lightweight, which makes it possible to use offline on mobile devices.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Materials and Methods
4. Results and Discussion
5. Conclusion
References
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