* Proposez-vous une garantie sur vos réparations ? Quelle est sa durée ?

Bonjour ! J’ai besoin d’aide avec un problème de classification d’images un peu complexe. J’ai un ensemble de données d’images de plantes, et je dois les classer en différentes catégories selon le type de maladie dont elles souffrent (rouille, oïdium, etc.), ou si elles sont saines. Le problème, c’est que les images sont de qualité variable, avec des éclairages différents, des angles de prise de vue variés, et parfois même plusieurs maladies présentes sur la même plante ! De plus, l’ensemble de données n’est pas parfaitement équilibré ; certaines maladies sont beaucoup plus courantes que d’autres.

J’ai déjà expérimenté avec des réseaux de neurones convolutifs (CNN) basiques, mais les résultats ne sont pas assez précis, surtout pour bien identifier les maladies moins fréquentes. J’aimerais explorer des techniques plus avancées pour améliorer la performance de mon modèle.

Alors, ma question est la suivante : Quelles seraient les stratégies et les architectures de deep learning les plus efficaces pour classifier ces images de plantes malades, en tenant compte des variations de qualité d’image, du déséquilibre des classes, et de la possibilité de plusieurs maladies présentes simultanément sur une même plante ? Plus précisément, quelles techniques d’augmentation de données spécifiques aux images de plantes malades seraient les plus pertinentes? Est-ce que des architectures CNN pré-entraînées (comme ResNet, Inception ou EfficientNet) seraient particulièrement adaptées, et comment les ajuster pour ce cas d’utilisation spécifique ? Et enfin, quelles fonctions de perte et métriques d’évaluation me conseillez-vous d’utiliser pour optimiser et évaluer la performance du modèle, compte tenu du déséquilibre des classes et de la classification multi-label possible ?

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