Gibridnaq model' glubokogo obucheniq dlq obnaruzheniq bolezni zheltoj rzhawchiny pshenicy

Vo mnogih regionah mira poteri kachestwa i urozhajnosti pshenicy uwelichilis' iz-za rzhawchinnyh zabolewanij pshenicy. Identifikaciq bolezni zheltoj rzhawchiny wmeste s procentom tkanej, powrezhdennyh bolezn'ü rzhawchiny po stepeni tqzhesti, ochen' wazhna, i obychno ona dostigaetsq s pomosch'ü opytnyh ocenschikow ili metodow komp'üternogo zreniq. Pri ispol'zowanii metodow komp'üternogo zreniq zatraty i wremq dolzhny byt' swedeny k minimumu. V dannom issledowanii predstawlena model' klassifikacii zheltoj rzhawchiny pshenicy s razlichnymi urownqmi tqzhesti zabolewaniq. Jeto dostigaetsq s pomosch'ü STARGAN i konwolücionnoj nejronnoj seti (CNN). Posle prowedeniq neskol'kih äxperimentow s takimi parametrami, kak razlichnye äpohi, razmer partii, skorost' obucheniq i skorost' otsewa, w dannom issledowanii byla dostignuta tochnost' klassifikacii 94,07% dlq klassifikacii zheltoj rzhawchiny pshenicy ot normal'nogo rasteniq. Pri izmerenii stepeni tqzhesti, CNN dostigla 94,3% tochnosti walidacii zheltoj rzhawchiny pshenicy na wysokom urowne tqzhesti.