論文の概要: Deep learning, machine vision in agriculture in 2021

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04893v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 00:41:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 07:30:50.553176
• Title: Deep learning, machine vision in agriculture in 2021
• Title（参考訳）: 2021年の農業における深層学習と機械ビジョン
• Authors: Ildar Rakhmatulin
• Abstract要約: この原稿は、雑草の分類と追跡のためのニューラルネットワークの利用に関する研究の完全な分析を提示する。 本稿では,栽培対象と雑草を認識する作業において,ニューラルネットワークの利用を推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decade, unprecedented progress in the development of neural networks influenced dozens of different industries, including weed recognition in the agro-industrial sector. The use of neural networks in agro-industrial activity in the task of recognizing cultivated crops is a new direction. The absence of any standards significantly complicates the understanding of the real situation of the use of the neural network in the agricultural sector. The manuscript presents the complete analysis of researches over the past 10 years on the use of neural networks for the classification and tracking of weeds due to neural networks. In particular, the analysis of the results of using various neural network algorithms for the task of classification and tracking was presented. As a result, we presented the recommendation for the use of neural networks in the tasks of recognizing a cultivated object and weeds. Using this standard can significantly improve the quality of research on this topic and simplify the analysis and understanding of any paper.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、ニューラルネットワークの開発における前例のない進歩は、農業産業における雑草の認識など、数十の異なる産業に影響した。 農業作物の認識作業における農業産業活動におけるニューラルネットワークの利用は、新しい方向性である。 いかなる基準もないことは、農業分野におけるニューラルネットワークの使用の実際の状況を理解することを著しく複雑にしている。 この原稿は、ニューラルネットワークによる雑草の分類と追跡のためのニューラルネットワークの利用に関する過去10年間の研究の完全な分析を提示している。 特に、分類と追跡のタスクに様々なニューラルネットワークアルゴリズムを用いた結果の分析を行った。 そこで,本研究では,栽培された物体と雑草を認識するタスクにおいて,ニューラルネットワークの利用を推奨する。 この標準を使用することで、このトピックに関する研究の質が大幅に向上し、あらゆる論文の分析と理解が簡単になる。

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