Reconocimiento de enfermedades en girasoles utilizando aprendizaje profundo híbrido y su explicabilidad con IA
Autores: Ghosh, Promila; Mondal, Amit Kumar; Chatterjee, Sajib; Masud, Mehedi; Meshref, Hossam; Bairagi, Anupam Kumar
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Reconocimiento de enfermedades en girasoles utilizando aprendizaje profundo híbrido y su explicabilidad con IA
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Girasol
Enfermedades
Modelo computarizado
Modelo híbrido
VGG19 + CNN
Detección
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
El modelo híbrido VGG19 + CNN logra los mejores resultados en términos de precisión, recuperación, puntuación F1, exactitud, pérdida de Hamming, coeficiente de Matthews, puntuación de Jaccard y métricas de kappa de Cohen.
Descripción
El modelo híbrido VGG19 + CNN logra los mejores resultados en términos de precisión, recuperación, puntuación F1, exactitud, pérdida de Hamming, coeficiente de Matthews, puntuación de Jaccard y métricas de kappa de Cohen.