Распознавание заболеваемости картофеля при помощи сверточной сети AlexNet

Abstract

В данной выпускной квалификационной работе бакалавра проводится исследование применения сверточной нейронной сети AlexNet для решения задачи распознавания заболеваемости картофеля по изображению листа. В рамках работы были решены следующие задачи:1) проанализированы модели нейронных сетей и различные методы, используемые для распознавания заболеваемости картофеля по изображениям листьев.2) разработана программа для подготовки данных для обучения и тестирования моделей сверточной нейронной сети;3) разработаны модели на основе архитектуры сверточной сети AlexNet для решения задачи распознавания заболеваемости картофеля;4) проведено обучение и тестирование моделей сети;5) проанализированы результаты обучения моделей с помощью матрицы ошибок, графиков обучения, отчетов о классификации и исследована эффективность распознавания заболеваемости картофеля. Для обучения и тестирования использовался датасет изображений картофеля PlantVillage, содержащий изображения листьев растений с различными заболеваниями. Систе