Plant Diseases recognition on images using Convolutional Neural Networks: A Systematic Review

论文链接：http://xxx.itp.ac.cn/abs/2009.04365

本文全面调研了近十年有关在植物病害识别中使用CNN的技术以及创新，并找出需要学术界注意的"空白"。

植物病害被认为是影响粮食生产并最大程度地减少生产损失的主要因素之一，对作物病害进行快速检测和识别至关重要。深度学习方法的最新扩展已发现其在植物病害检测中的应用，提供了功能强大且结果非常准确的工具。在这种情况下，这项工作对文献进行了系统的综述，旨在鉴定在植物病害的识别和分类，界定趋势和指出空白方面使用卷积神经网络（CNN）的最新技术。从这个意义上讲，本文提出了过去十年中选择的121篇论文，这些论文采用了不同的方法来处理与疾病检测，数据集特征，农作物和病原体有关的方面。从系统评价的结果中，有可能了解有关在植物病害识别中使用CNN的创新趋势，并找出需要研究界注意的空白。

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