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基于卷积神经网络的植物病害图像识别系统综述( Plant diseases recognition on images using convolutional neural networks: A systematic review )
Andre Abade Paulo Afonso Ferreira Flavio De Barros Vidal
植物病害是影响粮食生产和减少生产损失的主要因素之一，对作物病害的快速检测和识别至关重要。最近深度学习方法的扩展已经在植物病害检测中找到了应用，提供了一个具有高度准确结果的稳健工具。在这一背景下，本工作提出了一个系统的文献综述，旨在确定的现状，利用卷积神经网络(CNN)在识别和分类过程中的植物病害，界定趋势和指示差距。在这个意义上，我们回顾了过去十年中选择的121篇不同方法处理疾病检测、数据集特征、作物和病原体的相关方面的论文。从系统综述的结果中，可以了解CNN在植物病害识别中的创新趋势，并找出需要研究界关注的差距。
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