COMPARATIVE ANALYSIS OF MACHINE LEARNING METHODS FOR RAPID DETECTION OF VEGETABLE DISEASE USING COMPUTER VISION

Аңдатпа

Көкөніс дақылдарының ауруларын уақтылы анықтау жаһандық азық-түлік қауіпсіздігін қамтамасыз ету және ауыл шаруашылығындағы шығындарды азайту үшін аса маңызды. Бұл зерттеуде компьютерлік көру технологиясын пайдалана отырып, картоп, қызанақ және сәбіз ауруларын анықтауға арналған төрт терең оқыту моделінің — CNN, ResNet50, EfficientNetB0 және MobileNetV2 — тиімділігі салыстырмалы түрде бағаланды. Олардың тиімділігін анықтау мақсатында аталған модельдер арнайы әзірленген деректер жиынтығында оқытылып, тестіленді және жіктеу дәлдігі мен инференс уақыты көрсеткіштері бойынша бағаланды. Зерттеу нәтижелеріне сәйкес, ең жоғары дәлдік көрсеткішіне CNN моделі қол жеткізді. MobileNetV2 моделі өнімділік пен жоғары өңдеу жылдамдығын қатар ескерген жағдайда жоғары тиімділік көрсетті, бұл оны нақты уақыт режиміндегі қолданбалар үшін перспективалы модель ретінде сипаттайды. Зерттеу нәтижелері жеңілдетілген терең оқыту модельдерінің көкөніс дақылдарының ауруларын тиімді анықтауға мүмкіндік беретінін көрсетеді.