Учёные улучшили распознавание болезней томатов по фотографиям листьев  Оригинал

Учёные улучшили распознавание болезней томатов по фотографиям листьев

SR: нейросеть различила здоровые и больные листья томатов с точностью 96%

Исследователи разработали модель, которая по фотографиям отличает здоровые листья томатов от больных. На использованном наборе изображений точность достигла 96 процентов. Базовая нейросеть, которую взяли за основу, показала 92,3 процента. Работа опубликована 1 ноября в журнале «Сайентифик репортс» (SR).

Авторы дополнили существующую архитектуру механизмом внимания. Он помогает системе сосредоточиться на наиболее информативных участках фотографии и учитывать их при определении состояния листа.

Для проверки использовали общедоступный набор снимков. Модифицированная модель превзошла исходную нейросеть и несколько других алгоритмов глубокого обучения. По сравнению с базовой системой точность выросла на 3,7 процентного пункта.

Кроме того, разработка позволяет выделять фрагменты изображения, которые повлияли на решение. Такие изображения помогают понять, на какие участки листа опиралась нейросеть, относя его к здоровым или больным.

Показатель в 96 процентов относится к исследованному набору фотографий. Он не гарантирует такой же точности на любой ферме. При съемке с другим освещением и фоном результаты могут отличаться.

Читайте также: