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An Efficient Disease Detection Technique of Rice leaf Using AlexNet

Journal of Computer and Communications 2020年第12期8卷 49-57页

作者： Md. Mafiul Hasan Matin Amina Khatun Md. Golam Moazzam Mohammad Shorif Uddin Department of Computer Science and Engineering Jahanginagar University Dhaka Bangladesh

As nearly half of the people in the world live on rice, so the rice leaf disease detection is very important for our agricultural sector. Many researchers worked on this problem and they achieved different results according to their applied techniques. In this paper, we applied AlexNet technique to detect the three prevalence rice leaf diseases termed as bacterial blight, brown spot as well as leaf smut and got a remarkable outcome rather than the previous works. AlexNet is a special type of classification technique of deep learning. This paper shows more than 99% accuracy due to adjusting an efficient technique and image augmentation.

关键词： AlexNet leaf diseases Disease Prediction Rice leaf Disease Dataset Disease Classification

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