Detección y Clasificación de Enfermedades de Plantas mediante Aprendizaje Profundo

Las enfermedades de las plantas afectan el crecimiento de sus respectivas especies, por lo tanto, su identificación temprana es muy importante. Se han empleado muchos modelos de Aprendizaje Automático (ML) para la detección y clasificación de enfermedades de plantas, pero, tras los avances en un subconjunto de ML, es decir, Aprendizaje Profundo (DL), esta área de investigación parece tener un gran potencial en términos de precisión aumentada. Se implementan muchas arquitecturas de DL desarrolladas/modificadas junto con varias técnicas de visualización para detectar y clasificar los síntomas de las enfermedades de las plantas. Además, se utilizan varias métricas de rendimiento para la evaluación de estas arquitecturas/técnicas. Esta revisión proporciona una explicación completa de los modelos de DL utilizados para visualizar diversas enfermedades de plantas. Además, se identifican algunas brechas de investigación desde las cuales obtener mayor transparencia para detectar enfermedades en las plantas, incluso antes de que sus síntomas aparezcan claramente.