แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Comparative analysis of pre-trained deep neural networks for plant disease classification

Organization : Engineering University of Peradeniya. Department of Computer
Email : romiyalg@eng.pdn.ac.lk

Organization : Charles Darwin University. Faculty of Science and Technology

Organization : Charles Darwin University. Faculty of Science and Technology
LCSH: Deep learning (Machine learning)
LCSH: Plant diseases -- Diagnosis
LCSH: Neural networks (Computer science)
Abstract: Plant diseases are a common and significant problem for farmers worldwide, leading to reduced productivity and economic challenges for both farmers and countries. Deep learning methods offer an efficient way to classify plant diseases at an earlier stage, enhancing the quality and quantity of agricultural products. Despite the existence of traditional and computer vision classification approaches, they frequently encounter challenges like time-consuming processes, imbalanced data, and restricted field access. This research evaluates several widely used stateof- the-art deep networks on three datasets: PlantVillage, Taiwan dataset, and Citrus Fruits and Leaves Dataset, covering diseases in apple, tomato, and citrus leaves. The evaluation results demonstrate the effective recognition of disease images by deep networks. Notably, the comparison reveals the superiority of specific networks for each dataset: DenseNet201 for PlantVillage - tomato, MobileNetV3 Large for Taiwan dataset - tomato, MobileNetV2 for PlantVillage - apple, and ResNet101 for Citrus Fruits and Leaves Dataset.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-05-26
Issued: 2025-05-26
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Thailand Section (IEEE Computer Society Thailand Chapter) and Prince of Songkla University. College of Computing. The 21st International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE 2024)) (pp.179-186). Phuket : Prince of Songkla University
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 JCSSE 2024pp.179-186.pdf 1.74 MB
ใช้เวลา
0.021325 วินาที

George, Romiyal
Title Contributor Type
Comparative analysis of pre-trained deep neural networks for plant disease classification
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
George, Romiyal;Thuseethan, Selvarajah;Ragel, Roshan G.

บทความ/Article
Thuseethan, Selvarajah
Title Contributor Type
Comparative analysis of pre-trained deep neural networks for plant disease classification
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
George, Romiyal;Thuseethan, Selvarajah;Ragel, Roshan G.

บทความ/Article
Ragel, Roshan G.
Title Contributor Type
Comparative analysis of pre-trained deep neural networks for plant disease classification
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
George, Romiyal;Thuseethan, Selvarajah;Ragel, Roshan G.

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 138
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3,896
รวม 4,034 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 168,355 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 2,996 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 130 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 22 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 171,504 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.106