Нейросеть научили распознавать болезни растений Домашних и сельскохозяйственных

Как сообщает пресс-служба ОИЯИ, для решения задачи были использованы сверточные нейросети, применяемые для классификации изображений. Алгоритм сначала использует общую модель по болезням и вредителям, затем нейросеть определяет вид растения. В базе есть модели 19 сельскохозяйственных и декоративных культур: барбариса, винограда, вишни, голубики, клубники, кукурузы, огурцов, перца, пшеницы, смородины, томатов, хлопка, яблок, орхидей и прочих видов.

Общая модель для всех видов растений распознает 55 различных болезней и вредителей. В базе собрано более 4000 изображений. Использовать интерфейс платформы могут все, начиная от агрохолдингов и заканчивая начинающими садоводами. При числе классов более 50 в системе поддерживается точность моделей свыше 95%. Разработчики обещают пополнить базу данных снимками пользователей и тем самым улучшить точность моделей.

Летом в платформу попадают в основном снимки сельскохозяйственных культур — огурцов, помидоров, клубники, а зимой — фотографии комнатных растений. В перспективе будут добавлены возможности обработки видеопотока, модели для определения нехватки основных элементов, а также средства формирования рекомендаций по выращиванию и отслеживанию развития наиболее востребованных сельскохозяйственных культур.

Здесь мы рассказываем про генеративно-состязательные нейросети: