Использование глубокого обучения для выявления болезней растений по изображениям

Болезни сельскохозяйственных культур представляют серьёзную угрозу продовольственной безопасности, однако во многих регионах мира их быстрое выявление затруднено из-за отсутствия необходимой инфраструктуры. Рост распространённости смартфонов во всём мире и недавние достижения компьютерного зрения, ставшие возможными благодаря глубокому обучению, открыли путь к диагностике болезней растений с помощью смартфонов. На общедоступном наборе данных, включающем 54 306 изображений здоровых и поражённых листьев растений, полученных в контролируемых условиях, мы обучили глубокую свёрточную нейронную сеть распознавать 14 видов сельскохозяйственных культур и 26 болезней либо их отсутствие. Точность обученной модели на отложенной тестовой выборке составила 99,35 %, что демонстрирует осуществимость такого подхода. В целом обучение моделей глубокого обучения на постоянно расширяющихся общедоступных наборах изображений открывает очевидный путь к масштабной диагностике болезней сельскохозяйственных культур с помощью смартфонов во всём мире.