Bazı Bağ Hastalıklarının Faster R-CNN Modeli ile Otomatik Tespit Edilmesi ve Sınıflandırılması
Türkiye, üzüm üretiminin en çok yapıldığı dünyanın en önemli bağ alanlarına sahip olan ülkelerdendir. Bağcılıkta verimliliği olumsuz etkileyen en önemli sebeplerden birisi bağ hastalıklarıdır. Bu çalışmada, bir yapay zekâ yaklaşımı olan Faster R-CNN derin öğrenme modeli kullanılarak bazı bağ hastalı...
Saved in:
| Main Authors: | Ziya Altaş, Mehmet Metin Özgüven, Kemal Adem |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Hasan Eleroğlu
2023-01-01
|
| Series: | Turkish Journal of Agriculture: Food Science and Technology |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.agrifoodscience.com/index.php/TURJAF/article/view/5665 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Similar Items
-
Yapay Zeka Temelli Bazı Nar Hastalıklarının Tahmini
by: Ramazan Gündüz, et al.
Published: (2025-04-01) -
Derin Öğrenme Teknikleri ile Bazı Üzüm Çeşitlerinin Tespiti
by: İsmail Terzi, et al.
Published: (2023-01-01) -
Robotik Hasat Sistemlerinde Kullanılmak Amacıyla Lahana ve Brokolinin Derin Öğrenme Metodu ile Sınıflandırılması
by: Erhan Kahya, et al.
Published: (2023-09-01) -
Derin Öğrenme ve Nesne Algılama Yöntemleri Kullanılarak Bazı Bağ Zararlılarının Oluşturduğu Hasarın YOLOv8x Modeli ile Tespiti
by: Tahsin Uygun, et al.
Published: (2024-03-01) -
TARIMSAL SENSÖR VERİLERİ KULLANILARAK BİTKİ HASTALIKLARININ ERKEN TESPİTİ İÇİN LSTM TABANLI DERİN ÖĞRENME MODELİ
by: Erol Seke, et al.
Published: (2025-04-01)