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Accès ouvert déclaré 2024 article

Advanced Medicinal Plant Recognition with Convolutional Neural Networks

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Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

In the realm of herbal medicine, Precise recognition of medicinal plants is essential for unlocking their therapeutic benefits. To fully utilize the curative potential of medicinal plants, precise identification is essential in the domain of medicine. Traditional methods often rely on visual cues from leaves, but the deceptive similarities and variable characteristics pose challenges. To overcome these hurdles, this work introduces an innovative approach utilizing deep learning models like VGG16, RESNET50 and Inception. By focusing on the intricate features of plant leaves, our model aims to accurately distinguish between medicinal and others plants. Drawing upon the complex features of plant leaves, our model is able to identify medicinal plants with greater accuracy than existing approaches. Leveraging advanced neural network architectures, this work seeks to provide a reliable solution for medical practitioners, herbalists, and researchers, bridging traditional knowledge with modern technology to enhance the precision of medicinal plant identification.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Advanced Medicinal Plant Recognition with Convolutional Neural Networks
Date Crossref
01/01/2024
Éditeur
Dr Tarak Nath Podder Memorial Foundation
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

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