The Role of Deep Learning in Transforming Cassava Leaf Disease Diagnosis

Kant, Vishnu; Gill, Kanwarpartap Singh; Malhotra, Sonal; Devliyal, Swati

doi:10.1109/icecsp61809.2024.10698387

2024 First International Conference on Electronics, Communication and Signal Processing (ICECSP) 2024

DOI: 10.1109/icecsp61809.2024.10698387

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The Role of Deep Learning in Transforming Cassava Leaf Disease Diagnosis

Vishnu Kant,

Kanwarpartap Singh Gill,

Sonal Malhotra

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Detección de enfermedades en hojas de tubérculos a través de redes neuronales: revisión sistemática de literatura

Sánchez Espinoza,

Meza Tantalla,

Aquino Cruz

2024

Micaela

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Las enfermedades en las hojas de tubérculos, como la papa y la yuca, afectan significativamente la producción y calidad de los cultivos. La detección temprana es crucial para mitigar pérdidas, pero los métodos visuales tradicionales son ineficientes y propensos a errores. Los avances en inteligencia artificial (IA) han abierto nuevas posibilidades para automatizar este proceso. Este artículo revisa sistemáticamente la literatura sobre el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) y otros enfoques de aprendizaje profundo para identificar enfermedades en hojas de tubérculos, siguiendo las pautas de Kitchenham. Se evaluaron estudios clave que emplean CNN, modelos de aprendizaje por transferencia y técnicas de preprocesamiento de imágenes en el diagnóstico de enfermedades. Desde 2020, la investigación ha aumentado, mostrando la efectividad de estos métodos frente a los tradicionales. No obstante, persisten desafíos relacionados con la disponibilidad de conjuntos de datos adecuados y la implementación práctica en entornos agrícolas. Esta revisión destaca el potencial de las técnicas basadas en IA para mejorar la detección de enfermedades y contribuir a la sostenibilidad agrícola.

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Detección de enfermedades en hojas de tubérculos a través de redes neuronales: revisión sistemática de literatura

Sánchez Espinoza,

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