• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Герасимчук, М. Детектор R-CNN для обнаружения болезней растений, использующий сиамские нейронные сети с триплетной функцией потерь / М. Герасимчук, А. В. Ужинский. - Текст : непосредственный // Письма в журнал "Физика элементарных частиц и атомного ядра": Письма в ЭЧАЯ = Physics of Elementary Particles and Atomic Nuclei, Letters: Particles and Nuclei, Letters : журнал. - 2022. - Том 19, N 5. - С. 442. - ISSN 1814-5957.
    (Шифр в БД Р3474/2022/19/5)
    ГРНТИ УДК
    28.23.15004.93
    28.23.37004.032.26
    68.37632:004.93
    РУБ ИИ
    04.01
    05.06
    07.08

    Рубрики:
    Распознавание образов
    Нейронные сети -- Применение в сельском хозяйстве
    Искусственный интеллект -- Применение в сельском хозяйстве

    Кл.слова (ненормированные): искусственные нейронные сети -- сиамские нейронные сети -- нейронные сети -- нейросеть -- болезни растений -- распознавание
    Аннотация: Основной проблемой, рассматриваемой в этой работе, является создание детектора для определения болезней растений с использованием Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN) архитектуры. Платформа для выявления болезней растений pdd.jinr.ru существует уже несколько лет, но продолжаются исследования для предоставления пользователям новых возможностей. Текущая архитектура, использующаяся для классификации заболеваний по изображениям, основана на сиамской нейронной сети с триплетной функцией потерь. Одной из основных причин разработки этого детектора являются трудности с классификацией в случаях, когда садоводы присылают фотографии, на которых больные листья занимают значительно меньше места, чем здоровые. В таких случаях необходимо точно указать зараженные листья для их дальнейшего лечения. Зараженные листья могут быть выделены рамкой и иметь надписи, соответствующие названию болезни, с использованием детектора R-CNN.
    Доп. точки доступа:
    Ужинский, Александр Владимирович
    Объединенный институт ядерных исследований(Дубна)

    Экз-ры полностью Р3474/2022/19/5
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ПНТ (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1)



    Заказ фрагмента документа ₽