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.
 Görüntüleme 26
 İndirme 8
Recognition of Crop Disease and Pesticide Suggestion using Convolution Neural Network
2023
Dergi:  
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education
Yazar:  
Özet:

The development of an economy's agricultural sector is directly proportionate to the growth of that economy's potential for innovation, which in turn is directly related to the progress of that agricultural sector. The primary purpose of this investigation is to apply deep learning models to the process of constructing Plant Disease Detection and Classification Networks (PDDC-Net). The Preprocessing step also involves the elimination of various kinds of noise, which ultimately leads to the standardization of the pictures that are a part of the dataset. In addition, the PDDC-Net puts the operation into practice by using a residual network based convolutional neural network (ResNet-CNN) for the purpose of feature extraction and classification. This work not only performs the disease detection, but also performs the pesticide suggestion, which mostly helpful to farmers as well as e-agriculture applications. This allows the operation to be carried out more effectively. This contributes to ensuring that the operation is carried out correctly. The PDDC-Net model that was suggested obtained an accuracy rate that was adequate for the detection and classification of plant leaf diseases, as shown by the outcomes of the tests that were carried out

Anahtar Kelimeler:

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












Turkish Journal of Computer and Mathematics Education

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.706
Atıf : 106
2023 Impact/Etki : 0.071
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education