وصف البحث
تحتوى فاكهة الرمان على فوائد صحية عديدة ولكن تصيبها أمراض مختلفة. ولهذا فهذه الورقة البحثية تطبق تقنيات التعلم العميق (DL) لتصنيف هذه األمراض. فقد
تم تدريب 11 شبكة عصبية (PDCNN) وهم ) InceptionV3 وDenseNet201 وSqueezeNet وGoogleNet وResNet50 وResNet101
وInceptionResnetV2 وEfficientnetB0 وVGG16 وVGG19 وAlexNet ( لتصنيف الرمان إلى سليمة او تحتوى على احد هذه االمراض
Anthracnose, Cercospora, Bacterial Blight, and Alternaria. فقد استخدمت قاعدة بيانات تضم 4919 صورة لفاكهة الرمان )تحتوى على 1414
للسليمة ، و595 صورة Cercospora، و930 صورة Bacterial Blight، و1130 صورة Anthracnose، و850 صورة Alternaria(. ولقد لوحظ ان قاعدة
البيانات غير متوازنة؛ لذلك اصبح من الضروري تطبيق تقنية data augmentation. فبعد تطبيق هذه التقنية تم الحصول على قاعدة بيانات متوازنة تحتوي على
7070 صورة )1414 لكل مرض(. واختبرت شبكات PDCNN المدربة باستخدام 180 صورة )36 لكل مرض (. وقد حققت ثماني شبكات وهم AlexNet
وGoogleNet وDenseNet201 وEfficientNetB0 وInceptionV3 وResNet50 و ResNet101 وInceptionResnetV2 دقة بلغت 100% للثمار
السليمة. وحققت DenseNet201 أعلى دقة بلغت 97.78% في تشخيص Cercospora وحققت EfficientNetB0 دقة بلغت 100% في تشخيص Bacterial
Blight. وحققت InceptionResNetV2 أفضل دقة بلغت 97.78% في تحديد مرض Anthracnose. وحققت AlexNet دقة بلغت 96.11% في مرض
Alternaria. ولكن اذا تم تصنيف الرمان لسليم وغير سليم )مصاب( فقد حققت شبكات PDCNN الثمانية دقة بلغت 100%
