Hybrid Deep Learning Model for Wheat Yellow Rust Disease Detection

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2021, 2021

6204210335 / 9786204210339

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In many regions of the world, wheat quality and yield losses have been increased due to wheat rust diseases. The identification of yellow rust disease along with the percentage of tissues damaged by the rust disease in terms of severity levels is very important and usually it is achieved through experienced evaluators or computer vision techniques. With the help of computer vision techniques, the cost and time should be minimized. This study presents classification model for wheat yellow rust with different severity levels of disease. It is achieved through STARGAN and Convolutional neural network (CNN). The STARGAN is proposed in this study for data augmentation. After conducting several experiments with parameters such as different epochs, batch sizes, learning rate, and dropout rate this study achieves 94.07% classification accuracy to classify wheat yellow rust from the wheat normal plant. During severity measurement, CNN achieved 94.3% validation accuracy of wheat yellow rust at high severity level. 84 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9786204210339

Titel
Hybrid Deep Learning Model for Wheat Yellow Rust Disease Detection
Autor
Deepak Kumar
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2021
Veröffentlichungsjahr
2021
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
6204210335
ISBN-13
9786204210339
Artikelgewicht
143 Gramm
Abmessungen
220x150x6 mm

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