Prepoznavanje bolesti lista vinove loze
Edukativni prototip, UDG, Upravljanje informacionim tehnologijama. Autor: Jelena Zarubica
Ovo nije savjet agronoma. Model je treniran na laboratorijskim slikama jednog lista na ujednačenoj pozadini (PlantVillage) i na slikama iz vinograda može biti znatno manje tačan. Koristite ga samo kao pomoć, a odluke o zaštiti donosite uz agronoma. Otpremljena slika se ne čuva.
Stvarni rezultati modela (izdvojeni test skup, 623 slika)
Tačnost: 99.8 %, makro F1: 0.999. Model: MobileNetV3-small (ImageNet pretrained) fino podešen, CPU, 10 epoha, batch 32, AdamW + OneCycle.
| Klasa | Preciznost | Odziv | Slika |
|---|---|---|---|
| Crna trulež (Black rot) | 1.000 | 0.994 | 175 |
| Esca (crna šarenost) | 0.995 | 1.000 | 200 |
| Pjegavost lista (Isariopsis) | 1.000 | 1.000 | 175 |
| Zdrav list | 1.000 | 1.000 | 73 |
Podjela je napravljena po blokovima uzastopnih slika da se ublaži curenje istog lista u test skup, ali to nije provjereno po identifikatoru lista. Rezultat važi za laboratorijske slike PlantVillage, ne za vinograd.
Skup: PlantVillage (Hughes i Salathé, 2015), CC BY-SA 3.0 prema kartici na Hugging Face-u.