Examen des Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN) Appliqués à la Classification des Maladies des Feuilles de Plantes

La production agricole peut être considérablement réduite en raison de diverses maladies, ce qui met sérieusement en danger la sécurité alimentaire. Ainsi, il est nécessaire et urgent de détecter avec précision les maladies des plantes. Les méthodes de classification traditionnelles, telles que l'observation à l'œil nu et les tests de laboratoire, présentent de nombreuses limitations, comme étant chronophages et subjectives. Actuellement, les méthodes d'apprentissage profond (DL), en particulier celles basées sur les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), ont gagné une application répandue dans la classification des maladies des plantes. Elles ont résolu ou partiellement résolu les problèmes des méthodes de classification traditionnelles et représentent l'état de l'art dans ce domaine. Dans ce travail, nous avons passé en revue les derniers réseaux CNN pertinents pour la classification des maladies des feuilles de plantes. Nous avons résumé les principes du DL impliqués dans la classification des maladies des plantes. De plus, nous avons résumé les principaux problèmes et les solutions correspondantes des CNN utilisés pour la classification des maladies des plantes. Enfin, nous avons discuté de la direction de développement future dans la classification des maladies des plantes.