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Optimization techniques in deep convolutional neuronal networks applied to olive diseases classification

Artificial Intelligence in Agriculture 2022年第1期6卷 77-89页

作者： El Mehdi Raouhi Mohamed Lachgar a hamid hrimech Ali Kartit LTI Laboratory ENSAChouaib Doukkali University of El JadidaEl JadidaMorocco LAMSAD Laboratory ENSAHassan First UniversityBerrechidMorocco

Plants diseases have a detrimental effect on the quality but also on the quantity of agricultural ***,the prediction of these diseases is proving the effect on crop quality and on reducing the risk of production ***,the detection of plant diseases-either with a naked eye or using traditional methods-is largely a cumbersome process in terms of time,availability and results with a high-risk *** present work introduces a depth study of various CNN architectures with different optimization algorithms carried out for olive disease detection using classification techniques that recommend the best model for constructing an effective disease *** study presents a dataset of 5571 olive leaf images collected manually on real conditions from different regions of Morocco,that also includes healthy class to detect olive ***,one of the goals of this research was to study the correlation effects between CNN architectures and optimization algorithms evaluated by the accuracy and other performance *** highest rate in trained models was 100%,while the highest rate in experiments without data augmentation was 92,59%.Another subject of this study is the influence of the optimization algorithms on neuronal network *** a result of the experiments carried out,the MobileNet architecture using Rmsprop algorithms outperformed the others combinations in terms of performance and efficiency of disease detector.

关键词： Convolutional neuronal networks(CNN) Classification Optimization Gradient descent Plant diseases Olive dataset diseases(ODD)

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