DOI: https://doi.org/10.36719/2663-4619/130/197-211
Xiyar xəstəliklərinin təsnifatı üçün konvolyusiya və transformator əsaslı modellərin müqayisəli qiymətləndirilməsi
Məftun Əliyev1* 
, Cavanşir Zeynalov1 , Yiğitcan Çakmak2 ,
İshak Paçal2 , Səbinə Mahmudova1
Xülasə. Xiyar (Cucumis sativus) mühüm bağçılıq bitkisidir və xəstəliklərlə bağlı itkilər həm məhsuldarlığı, həm də bazar keyfiyyətini azalda bilər. Təsvirlərə əsaslanan dərin öyrənmə üsulları bitki xəstəliklərinin tanınmasında getdikcə daha geniş istifadə olunur. Bununla belə, praktik model seçimi yalnız proqnozlaşdırma dəqiqliyini deyil, həm də hesablama xərclərini nəzərə almağı tələb edir. Bu tədqiqatda səkkiz sinifli xiyar xəstəliyi təsnifatı üçün dörd əvvəlcədən öyrədilmiş dərin öyrənmə arxitekturası qiymətləndirilmişdir: DenseNet201, Inception v4, ConvNeXt v2 Base və DeiT Base. Eksperimentlər iki sağlam və altı xəstə kateqoriyanı əhatə edən 7,689 təsvirlik açıq məlumat dəsti üzərində aparılmış və məlumatlar 70% təlim, 15% validasiya və 15% test hissələrinə bölünmüşdür. Qiymətləndirilən modellər arasında DeiT Base ən yüksək test dəqiqliyinə nail olmuşdur və onun dəqiqlik göstəricisi 0.9957 təşkil etmişdir. Inception v4 0.9948 dəqiqliklə ona çox yaxın nəticə göstərmişdir. DenseNet201 isə nisbətən aşağı, lakin yenə də rəqabətədavamlı 0.9846 dəqiqlik əldə etmiş və ən aşağı hesablama yükünə malik olmuşdur; bu model 18.11 milyon parametr və 8.58 GFLOPs tələb etmişdir. Nəticələr göstərir ki, xiyar xəstəliklərinin yüksək dəqiqlikli təsnifatı həm konvolyusional, həm də Transformer əsaslı modellərlə mümkündür. Bununla belə, üstünlük veriləcək arxitektura maksimum dəqiqliyin, yoxsa daha aşağı hesablama xərclərinin prioritet olmasından asılıdır. Eksperimentlər yalnız bir açıq məlumat dəsti ilə məhdudlaşdığı üçün real sahə şəraitində tətbiq haqqında daha güclü nəticələr çıxarmaqdan əvvəl sahədən toplanmış təsvirlər üzərində əlavə validasiya aparılmalıdır.
Açar sözlər: xiyar xəstəliklərinin təsnifatı, bitki xəstəliklərinin tanınması, dərin öyrənmə, transfer öyrənməsi