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Deep learning models for automatic identification of plant-parasitic nematode

Artificial Intelligence in Agriculture 2023年第1期7卷 1-12页

作者： Nabila Husna Shabrina Ryukin Aranta Lika siwi indarti Department of Computer Engineering Universitas Multimedia NusantaraJl.Scientia BoulevardTangerang 15111Indonesia Department of Plant Protection Faculty of AgricultureUniversitas Gadjah MadaJl.FloraBulaksumurYogyakarta 55581Indonesia

Plant-parasitic nematodes cause various diseases that can be fatal to the infected *** causes losses to the agricultural industry,such as crop failure and poor crop *** an accurate nematode classification system is vital for pest identification and *** learning classification techniques can help speed up Nematode identification as it can perform tasks directly from *** the present study,four state-of-the-art deep learning models(ResNet101v2,CoAtNet-0,Effi-cientNetV2B0,and EfficientNetV2M)were evaluated in plantparasitic nematode classification from microscopic *** models were trained using a combination of three different optimizers(Adam,SGD,dan RMSProp)and several data augmentation with image transformations,such as image flip,blurring,noise addition,brightness,and contrast *** performance of the trained models was *** test accuracy,EfficientNetV2B0 and EfficientNetV2M using RMSProp and brightness augmentation give the best result of 97.94%However,the overall performance of EfficientNetV2M was superior,with 98.66%mean class accuracy,97.99%F1 score,98.26%average precision,and 97.94%average recall.

关键词： Augmentations Classifications Deeplearning Nematode Optimization

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