The present study aims to examine the application of Deep Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transfer Learning techniques within the domain of coral reef conservation. This is achieved by the utilization of a dataset including 923 pictures that categorize corals into two distinct classifications: healthy or bleached. The objective of the research is to develop an automated photo classification model using Convolutional Neural Networks (CNNs) to address the labour-intensive task of manually identifying coral reefs. This is of utmost significance given the vital role of coral reefs and the challenges they encounter, such as coral bleaching. This study employs the ResNet50 pre-trained convolutional neural network (CNN) model and incorporates training, validation, and testing datasets. Callbacks are utilized to implement model monitoring. The explicit definition of the hyperparameters of the model includes batch size, epochs, and input shape. Machine learning commonly employs evaluation measures such as accuracy, confusion matrix, and classification report. The research emphasizes the benefits of the proposed paradigm in relation to effectiveness, expandability, and instantaneous surveillance. The attained accuracy rate of 74% showcases promising results, underscoring the efficacy of Convolutional Neural Networks (CNNs) in immediately detecting and monitoring the health of coral reefs. The ability to make informed judgments and engage in conservation projects is of utmost importance.

Using transfer learning, this study presents a new method for classifying lung opacity in chest X-ray pictures; the method centers on Keras and the DenseNet201 model. This paper examines the RSNA Pneumonia Detection Challenge dataset and its extensive preprocessing procedures, such as dataset overview, splitting, and balancing. Importantly, Keras has been modified to be DICOM compatible, which solves problems with processing chest X-ray pictures. The generated model is more resilient thanks to the deployment of basic data augmentation techniques, which increase the dataset. The study describes the pretrained DenseNet201 model in great detail, including the extra layers that were added to improve the model's performance on the lung opacity classification task. A comprehensive examination of a model includes looking at its architecture, parameters, and performance indicators including F1-score, recall, and precision. Insights into test-time augmentation tactics are presented in the study's conclusion, with an emphasis on the significance of making two predictions for each image to increase reliability. A 79% success rate in classifying lung opacity in chest X-ray pictures using a combination of transfer learning and Keras is a major step forward for medical imaging as a whole.

A rare and potentially fatal viral disease, monkeypox predominantly impacts non-human primates, including humans. It is critical to establish an early and precise diagnosis of monkeypox in order to contain outbreaks and administer opportune treatment effectively. Deep learning and convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated considerable potential in the domain of medical image diagnosis in recent times. The current research paper introduces an innovative methodology for categorizing images of monkeypox utilizing the cutting-edge deep learning framework, EfficientNetB3. Outstanding performance has been exhibited by EfficientNetB3, a CNN architecture renowned for its high efficiency and accuracy across a range of image classification tasks. This study presents the adaptation and fine-tuning of EfficientNetB3 to classify monkeypox. Data augmentation techniques are implemented to improve the model's capacity to extrapolate to diverse variations present in images of monkeypox. A substantial collection of images about monkeypox, comprising laboratory samples and clinical photographs, is utilized by the proposed model. In terms of accurately and precisely classifying images of monkeypox, experimental results demonstrate the efficacy of our method. Several metrics are employed to assess the efficacy of the mode. The performance of the trained EfficientNetB3 model in differentiating monkeypox from various skin conditions and infections is encouraging, as this capability is critical for the timely and precise diagnosis of the disease.

The coffee industry plays a crucial role in global agriculture and economy. Monitoring the health and classification of coffee plants is vital for optimizing yield and ensuring sustainable production. Coffee plants are very vulnerable to several diseases and pests. The long-term effects of excessive pesticide usage may enhance disease resistance, severely limiting coffee plants' ability to fend off infections. The goal of this project is to create a sophisticated system that employs a deep learning-based Sequential Convolutional Neural Network (CNN) model to visualise and categorise coffee leaves. This study provides a unique method for visualising and categorising coffee leaves using a deep learning-based Sequential CNN model. Coffee plant growers may be able to spot infections more promptly with the aforementioned approach, enhancing India's coffee crop output. The suggested method proposing an accuracy of 97% was created to aid farmers and the agriculture industry. Hence, the created model shows promising accuracy and interpretability outcomes, leading to the growth of precision agriculture in the coffee business.