Le congrès ECPA (European Congress of Precision Agriculture) se tient à Bologne du 3 au 6 juillet. Réunissant plus de 400 chercheurs internationaux, ce congrès est une occasion pour l’équipe AgroTIC de présenter ses 14 travaux de recherches, et d’échanger avec la communauté internationale sur le futur de l’agriculture de précision.

Une équipe de chercheurs du Department of Mathematics and Computer Science, Universidad de La Rioja à Logroño (Espagne) propose une méthode de d’augmentation de données (data augmentation) pour la segmentation des grappes de raisin pour utiliser des méthodes de DeepLearning.

L’étude propose une méthode pour augmenter artificiellement le nombre de données afin de faire fonctionné des algorithmes de DeepLearning (DL). L’étude combine un grand nombre de méthode (11) de data augmentation afin de vérifier si leur combinaison peut améliorer les résultats issus de classification par DL.

Les résultats montrent que la contribution de plusieurs modèle peut améliorer les résultats (environs 4%). Même si ce pourcentage reste faible, l’étude montre que l’utilisation de différentes méthodes développées pour le DeepLearning peuvent avoir une synergie et peuvent être complémentaire.

Ref.: https://doi.org/10.3920/978-90-8686-947-3_50