Les maladies et les parasites des plantes constituent un grave probl me pour l'agriculture. Une d tection pr cise et plus rapide des maladies et des parasites dans les plantes pourrait contribuer la mise au point d'une m thode de traitement pr coce tout en r duisant consid rablement les pertes conomiques. cet gard, l'introduction de la classification d'images bas e sur l'apprentissage profond a donn lieu un nombre important de solutions. L'objectif principal de cette recherche est de d tecter plus rapidement les maladies des feuilles de tomates en adoptant l'apprentissage profond (DL), qui peut tre utilis efficacement pour la classification d'images en utilisant diverses architectures de r seaux neuronaux convolutifs (CNN), notamment VGG-16, ResNet34 et EfficentNet0.Certaines techniques de pr traitement ont t appliqu es aux donn es avant de conclure la pr paration des donn es. Un d s quilibre entre les classes a t d couvert dans l'ensemble de donn es et a t corrig l'aide de techniques d' chantillonnage al atoire pond r afin d' viter les biais. L'optimisation du mod le a t r alis e pour am liorer les performances du mod le.Le r sultat des pr dictions est int gr dans une interface graphique interactive. L'interface graphique permet d'afficher la maladie d tect e. L'utilisateur peut simplement mettre sa propre image pour que le mod le d tecte la classe de maladie.
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