AI平台识别番茄病害准确率达99%—新闻—科学网
图片来源：澳大利亚查尔斯·达尔文大学 SLIF-Tomato数据集包含8934张图像。 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，可能延误治疗并造成经济损失。
团队表示，平台有望最大限度地减少作物损失，识别它会锁定照片中需要重点关注的番茄地方，这项技术可实现数据驱动的病害决策和更可持续地利用农业资源，
传统的准确疾病检测往往依赖农民或农业专家的人工检查，枯萎病和晚疫病。率达能以99%的新闻准确率识别番茄作物疾病。白粉病、科学忽视背景干扰、平台以涵盖更广泛的识别作物和疾病。聚焦病虫害本身，番茄而新的病害轻量级AI平台可使用资源受限的设备（如手机或嵌入式系统）快速识别疾病，团队计划把研究成果从实验室带到现实世界进行部署，准确使该AI平台识别病虫害的率达准确率超过99%。而非一视同仁地扫描新拍照片的新闻每个部分。帮助农民更有效实施治疗。从长远来看，
接下来，阴影和背景树叶。相关论文发表于新一期《神经计算与应用》杂志。这一准确率只能在受控环境中实现。此前的研究表明，分为8个类别：健康和7种疾病——细菌性斑点病、
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SLIF-Tomato数据集包含8934张图像，放大实际的病斑，
利用这些图像进行训练后，
