Deep Learning Approaches for Sunflower Disease Classification: A Study of Convolutional Neural Networks with Squeeze and Excitation Attention Blocks
Yazarlar (2)
Dr. Öğr. Üyesi Yavuz ÜNAL Amasya Üniversitesi, Türkiye
Muhammed Nuri Dudak
| Makale Türü |
Özgün Makale
(Diğer hakemli uluslarası dergilerde yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi | ||
| Dergi ISSN | 2147-3129 | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 03-2024 |
| Kabul Tarihi | 03-01-2024 | Yayınlanma Tarihi | 24-03-2024 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 13 / 1 / 247–258 | DOI | 10.17798/bitlisfen.1380995 |
| Makale Linki | http://dx.doi.org/10.17798/bitlisfen.1380995 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Görüntü İşleme
Makine Öğrenmesi
Yapay Zeka
|
||
| Özet |
| Diseases in agricultural plants are one of the most important problems of agricultural production. These diseases cause decreases in production and this poses a serious problem for food safety. One of the agricultural products is sunflower. Helianthus annuus, generally known as sunflower, is an agricultural plant with high economic value grown due... |
| Anahtar Kelimeler |
| Sunflower disease | SE-Blok | Deep learning | Image processing |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Google Scholar | 5 |