Deep Learning verbessert Rizinserkennung und Krankheitsdiagnose
Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert einen automatisierten Ansatz zur Klassifizierung von fünf Reissorten mithilfe von Convolutional Neural Networks (CNN). Mit einem öffentlich zugänglichen Datensatz von 75.000 Bildern wurde das Modell trainiert und getestet, wobei die Bewertung auf Kennzahlen wie Genauigkeit, Recall, Precision, F1‑Score, ROC‑Kurven und Konfusionsmatrizen erfolgte. Die Ergebnisse zeigen eine sehr hohe Klassifikationsgenauigkeit und nur wenige Fehlklassifikationen, was die Effektivität des Modells bei der Unterscheidung der Reissorten bestätigt.
