An analysis of plant diseases identification based on deep learning methods

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3ACFJJAFRD" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:CFJJAFRD - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10412967/" target="_blank" >https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10412967/</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.5423/ppj.oa.02.2023.0034" target="_blank" >10.5423/ppj.oa.02.2023.0034</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
An analysis of plant diseases identification based on deep learning methods
Popis výsledku v původním jazyce
"Recent developments in deep learning, especially convolutional neural network (CNN), have shown impressive performance in plant disease classification."
Název v anglickém jazyce
An analysis of plant diseases identification based on deep learning methods
Popis výsledku anglicky
"Recent developments in deep learning, especially convolutional neural network (CNN), have shown impressive performance in plant disease classification."

Druh
J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Popis výsledku