Publisher's Synopsis
Choroby i szkodniki roslin sa waznymi czynnikami determinujacymi plon i jakosc roslin. Identyfikacje chorób i szkodników roslin mozna przeprowadzic za pomoca cyfrowego przetwarzania obrazu. W ostatnich latach glebokie uczenie dokonalo przelomu w dziedzinie cyfrowego przetwarzania obrazu, znacznie przewyzszajac tradycyjne metody. Sposób wykorzystania technologii glebokiego uczenia sie do badania chorób roslin i identyfikacji szkodników stal sie kwestia badawcza budzaca duze zainteresowanie naukowców. Niniejsza ksiazka zawiera definicje problemu wykrywania chorób i szkodników roslin, a takze przedstawia porównanie z tradycyjnymi metodami wykrywania chorób i szkodników roslin. Zgodnie z róznica w strukturze sieci, niniejsze opracowanie przedstawia badania nad wykrywaniem chorób roslin i szkodników w oparciu o glebokie uczenie sie w ostatnich latach z trzech aspektów sieci klasyfikacji, sieci wykrywania i sieci segmentacji, a takze podsumowuje zalety i wady kazdej metody.
