Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
Agaricus bisporus’ta Görüntü Tabanlı Hastalık Sınıflandırması için Kapsamlı Veri Seti
2024
Dergi:  
Mantar Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bu makale, Agaricus bisporus (J.E. Lange) Imbach’un kültüründe görülen hastalıkların sınıflandırması için görüntü tabanlı bir veri seti oluşturulması ve analiz edilmesi üzerine yapılan bir araştırmayı ele almaktadır. Veri seti, sağlıklı ve farklı hastalık sınıflarına ait görüntüleri içermektedir. Farklı aydınlatma koşullarında elde edilen görüntüler, ayrı bir sınıflandırma problemi için kullanılabilecek uygunlukta veriler sunmaktadır. Bu araştırma, mantar hastalıklarının tanımlanması ve sınıflandırılması için kullanılabilecek bir veri setinin oluşturulması, hastalıkların otomatik olarak tanımlanması ve sınıflandırılmasını mümkün kılacak derin öğrenme veya diğer makine öğrenmesi tekniklerinin kullanılmasına imkân sağlayacaktır. Veri setinin oluşturulması sürecinde, çalışma kapsamında geliştirilmiş olan taşınabilir mantar görüntüleme sistemi ile mantar işletmeleri ziyaretleri gerçekleştirilmiş yaklaşık 7250 adet hastalıklı mantar, 1800 adet de sağlıklı mantar görüntüsü elde edilmiştir (Her bir aydınlatma ortamı için yaklaşık 3000 adet). Kültür mantarlarında yaygın görülen 4 farklı sınıf hastalık gözlemlenmiştir. Her bir mantar 3 farklı aydınlatma ortamında görüntülenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Comprehensive Dataset For Image-based Disease Classification In Agaricus Bisporus
2024
Dergi:  
Mantar Dergisi
Yazar:  
Özet:

This article discusses a study on creating and analyzing an image-based dataset for for the classification of diseases seen in culture of the Agaricus bisporus (J.E. Lange) Imbach species. The dataset includes images of healthy and different disease classes. Images obtained under different lighting conditions provide suitable data that can be used for a separate classification problem. This research will enable the creation of a data set that can be used to identify and classify fungal diseases and the use of deep learning or other machine learning techniques that will enable automatic identification and classification of diseases. During the creation of the data set, mushroom businesses were visited with the portable mushroom imaging system developed within the scope of the study; Approximately 7250 diseased mushrooms and 1800 healthy mushroom images were obtained (Approximately 3000 for each lighting environment). Four different classes of diseases that are common in cultivated mushrooms have been observed. Each mushroom was viewed under 3 different lighting conditions.

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Mantar Dergisi

Alan :   Sağlık Bilimleri; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 263
Atıf : 768
2023 Impact/Etki : 0.094
Mantar Dergisi