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 15
 İndirme 1
Classification of Medicinal Plants Leaves Using Deep Learning Technique: A Review
2022
Dergi:  
International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering
Yazar:  
Özet:

Abstract Pharmaceutical companies are increasingly using medicinal plants since they are less costly and have less adverse effects than current drugs. As a result, a lot of academics are very interested in studying automatic medicinal plant classification. A powerful classifier that can accurately categorize therapeutic plants in real time must be created. This article reviews the effectiveness and predictability of many machine learning and deep learning algorithms deployed in recent years to categorize plants using pictures of their leaves. This study contains image processing techniques for some classifiers that are used to recognize leaves and extract important leaf characteristics. Early plant disease identification is essential because plant diseases have an impact on the growth of their specific species. There are several Machine learning models that are used to identify and classify the signs of plant diseases, but recent advancements in Deep Learning, a subset of ML, seem to offer tremendous promise for improved accuracy. The ML and DL models used to categorize different plant leaves are thoroughly reviewed in this article.

Anahtar Kelimeler:

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










International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.632
Atıf : 488
2023 Impact/Etki : 0.054
International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering