Bataille des CNN : ResNet contre MobileNet contre EfficientNet pour la détection des maladies des fruits

Voici donc le problème : j'ai toujours été fasciné par la façon dont l'apprentissage profond peut résoudre des problèmes du monde réel, et la détection des maladies des fruits semblait être le défi idéal. Pas trop simple, pas incroyablement complexe et réellement utile pour les agriculteurs confrontés à des pertes de récoltes.

J'ai fini par créer FruitScan-AI et tester trois architectures de réseaux neuronaux différentes pour voir laquelle fonctionne le mieux. Spoiler : ils ont chacun leurs points forts, et le « meilleur » dépend totalement de ce que vous construisez.

Pourquoi même s’embêter à détecter les maladies des fruits ? Écoute, je sais ce que tu penses : "pourquoi des fruits ?" Mais écoutez-moi. Les agriculteurs perdent chaque année entre 20 et 40 % de leurs récoltes à cause des maladies et des ravageurs. C'est ÉNORME. Et la manière traditionnelle de vérifier ? Marcher dans les champs, inspecter manuellement chaque plante, en espérant que vous détecterez les problèmes le plus tôt possible. C'est lent, incohérent et nécessite une expertise à laquelle tout le monde n'a pas accès.

Alors je me suis dit : et si nous pouvions simplement prendre une photo et obtenir un diagnostic instantané ? C'est là qu'intervient FruitScan-AI.

Ce que j'ai construit FruitScan...
[Courte citation de 8% de l'article original]