Description

Salah satu cara meningkatkan produksi padi tanpa menambah lahan baru adalah memastikan padi yang ditanam tidak mengidap penyakit, agar hasil panen padi bisa optimal dan meningkatkan produksi.

Berisi lebih dari 10.000 data gambar padi yang terbagi dalam 10 label kategori penyakit dengan total ukuran data sekitar 1,3GB yang mana sumber data ini bersumber dari tim peneliti dari Department of Computer Science and Engineering, Manonmaniam Sundaranar University, Tirunelveli, India.

Tujuan :

1.Model machine learning yang berfungsi dengan baik dan akurat dalam mendeteksi penyakit padi.

2.Model machine learning memiliki setidaknya tingkat akurasi 96% pada data validasi.

3.Model machine learning dapat diekspor dengan ukuran sekecil mungkin

Pemanfaat :

1.Klasifikasi realtime: User hanya perlu mengarahkan kamera dan hasil prediksi otomatis muncul.

2.Mobile Apps: Peningkatan fleksibilitas bagi user smartphone.

3.Perangkat khusus: Perangkat genggam yang mampu memprediksi tanpa koneksi internet.

4.Drone automation: Deteksi melalui citra udara.

Import Library

Proses 1

Proses 2

Proses 3

Proses 4

Proses 5

Hasil