Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Máy biến đổi thị giác trong nông nghiệp chính xác: Một khảo sát toàn diện

Created by
  • Haebom

Tác giả

Saber Mehdipour, Seyed Abolghasem Mirroshandel, Seyed Amirhossein Tabatabaei

Phác thảo

Bài báo này xem xét ứng dụng của Vision Transformers (ViTs) trong nông nghiệp chính xác. Chúng tôi đề xuất tận dụng những điểm mạnh của ViTs (cải thiện khả năng xử lý các mối quan hệ phụ thuộc từ xa và cải thiện khả năng mở rộng cho các tác vụ thị giác) để khắc phục những hạn chế về khả năng mở rộng và độ chính xác của các phương pháp truyền thống (kiểm tra thủ công và học máy truyền thống). Chúng tôi trình bày toàn diện về kiến trúc cơ bản của ViTs, quá trình chuyển đổi từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sang thị giác máy tính, phân tích so sánh với CNN, các mô hình lai và cải tiến hiệu suất, các thách thức kỹ thuật như yêu cầu dữ liệu, yêu cầu tính toán và khả năng diễn giải mô hình, cũng như các giải pháp tiềm năng. Chúng tôi xem xét các tài liệu nghiên cứu gần đây và đề xuất các hướng nghiên cứu trong tương lai và những tiến bộ công nghệ để làm nổi bật tiềm năng của ViTs trong việc chuyển đổi nông nghiệp thông minh và chính xác.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
ViT chứng minh tiềm năng cải thiện khả năng mở rộng và độ chính xác cho các nhiệm vụ trực quan như phát hiện bệnh cây trồng trong nông nghiệp chính xác.
◦
Thông qua phân tích so sánh CNN và ViT, chúng tôi xác định điểm mạnh và điểm yếu của từng mô hình và đề xuất khả năng phát triển mô hình kết hợp.
◦
Sách trình bày những thách thức kỹ thuật và các giải pháp tiềm năng, cung cấp hướng đi thực tế cho việc ứng dụng ViT trong môi trường nông nghiệp thực tế.
◦
Nó có thể đóng góp vào sự phát triển của công nghệ nông nghiệp chính xác dựa trên ViT bằng cách đề xuất các hướng nghiên cứu trong tương lai.
•
Limitations:
◦
Chi phí tính toán cao và yêu cầu dữ liệu của các mô hình ViT có thể là rào cản đối với các ứng dụng thực tế.
◦
Tính dễ hiểu thấp của mô hình ViT có thể khiến việc hiểu quá trình ra quyết định của mô hình trở nên khó khăn.
◦
Nghiên cứu được trình bày trong bài báo phần lớn chỉ giới hạn ở các tập dữ liệu và nhiệm vụ cụ thể, đòi hỏi phải nghiên cứu thêm về khả năng khái quát hóa.
👍
Made with Slashpage