使用高效的DenseNet121对大米植物病的分类
Amr Ismail1, Walid Hamdy2,3, Ali H Ibrahim1
1Faculty of Science, Port Said University, Port Said, Egypt.
Scientific reports
|February 20, 2026
概括
这项研究引入了DenseNet121用于准确识别病,达到97.9%的准确性. 这种人工智能驱动的方法增强了作物监测,并支持全球粮食安全.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 准确的植物疾病鉴定对于农业和粮食安全至关重要.
- 传统的方法缺乏速度和可扩展性.
- 深度学习为植物疾病诊断提供自动化解决方案.
研究的目的:
- 开发一个全面的病疾病分类模型.
- 为了解决以往专注于较少疾病类别的研究的局限性.
- 实现DenseNet121架构以提高准确性.
主要方法:
- 利用了七种常见的病的数据集.
- 雇佣了DenseNet121并从ImageNet权重中转移学习.
- 使用Adam优化器优化模型,并调整了超参数.
主要成果:
- 在一个独立的测试套件上实现了97.9%的整体准确性.
- 个体疾病分类准确度在94%至99.67%之间.
- 在精度 (96.2%),回忆 (97.97%) 和F1得分 (97%) 方面表现出强的性能.
结论:
- DenseNet121是一个高度有效的框架,用于自动化病诊断.
- 该模型为提高农业生产率提供了一个实用的工具.
- 这种人工智能方法支持可持续农业和粮食安全.
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