Нейросеть обошла базовую модель в распознавании листьев томатов с точностью 96%

Модель для анализа фотографий отличила здоровые листья томатов от больных с точностью 96% на использованном наборе изображений. Это на 3,7 процентного пункта выше результата базовой нейросети — 92,3%. Работа опубликована 1 ноября в журнале Scientific Reports.

Исследователи добавили к архитектуре нейросети механизм внимания: он помогает системе учитывать наиболее информативные участки снимка. Модель также выделяет фрагменты фотографии, повлиявшие на классификацию листа.

При проверке на общедоступном наборе изображений разработка превзошла базовую систему и несколько других алгоритмов глубокого обучения. Авторы отмечают, что точность 96% относится именно к этому набору: при другом освещении или фоне результаты могут отличаться.