تحلیل روش های یادگیری انتقالی در بهینه سازی تشخیص بیماری های درخت سیب

تشخیص صحیح بیماری های برگ سیب برای جلوگیری از کاهش عملکرد کمی و کیفی محصول ضروری است. با پیشرفت روش های یادگیری عمیق، تشخیص این بیماری ها بهبود می یابد اما محدودیت های داده ای مانعی جدی هستند. این پژوهش مدل های یادگیری عمیق پیش آموزش دیده را با تنظیمات دقیق ارزیابی می کند و نشان می دهد که حتی با داده های محدود، دقت بالایی در تشخیص بیماری ها امکان پذیر است. مدل های انتخابی عملکرد بهتری نسبت به روش های مرسوم دارند و یادگیری انتقالی را به عنوان استراتژی موثری در مقابله با داده های محدود و تنوع بیماری ها معرفی می کنند. این مدل ها به کشاورزان و متخصصان باغبانی کمک می کند تا با سرعت و کارایی بیشتری بیماری های برگ سیب را شناسایی و مدیریت کنند. همچنین این مدل ها علاوه بر کشاورزان برای مشاوران کشاورزی، دانشجویان علوم کشاورزی و پژوهشگران فعال در این زمینه نیز قابل استفاده است. علاوه بر این، این روش ها قابل انطباق با سایر بیماری ها و گیاهان هستند و وعده ای برای پیشرفت در سیستم های تشخیص بیماری های گیاهی در آینده هستند. مطالعه حاضر می تواند در بهینه سازی و اتوماسیون فرآیندهای باغبانی انقلابی ایجاد کند و به تحول در مدیریت بیماری های گیاهی منجر شود.