Детекция болезней листьев с помощью CNN и ViT

Что умеет эта модель?

Модель предназначена для автоматического обнаружения и классификации заболеваний сельскохозяйственных культур по изображениям листьев. Используя комбинацию сверточных нейронных сетей (CNN) и трансформеров Vision (ViT), она способна выявлять характерные признаки болезней, помогая своевременно диагностировать проблемы и принимать меры для сохранения урожая.

Как обучена эта модель?

Модель была обучена на наборе данных изображений листьев различных растений, пораженных или не пораженных болезнями. В процессе обучения использованы продвинутые методы глубокого обучения, сочетающие локальное извлечение признаков с помощью CNN и глобальное контекстное понимание с помощью архитектуры трансформеров (ViT) для повышения точности классификации. Предполагается, что модель использует фреймворк TensorFlow 2.

Применение

Эта модель может быть использована в сельском хозяйстве для:

Ссылки