Fugu-MT 論文翻訳(概要): Plant Disease Detection from Images

論文の概要: Plant Disease Detection from Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05379v1
Date: Thu, 5 Mar 2020 02:17:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-26 07:36:45.401798
Title: Plant Disease Detection from Images
Title（参考訳）: 画像からの植物病検出
Authors: Anjaneya Teja Sarma Kalvakolanu
Abstract要約: 本研究は,植物の葉のイメージから植物に影響を及ぼす病気の種類を検出する深層学習モデルの構築に焦点をあてる。このモデルは、転送学習を用いて作成され、resnet34とresnet50の両方で実験され、識別学習がより良い結果をもたらすことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Plant disease detection is a huge problem and often require professional help to detect the disease. This research focuses on creating a deep learning model that detects the type of disease that affected the plant from the images of the leaves of the plants. The deep learning is done with the help of Convolutional Neural Network by performing transfer learning. The model is created using transfer learning and is experimented with both resnet 34 and resnet 50 to demonstrate that discriminative learning gives better results. This method achieved state of art results for the dataset used. The main goal is to lower the professional help to detect the plant diseases and make this model accessible to as many people as possible.
Abstract（参考訳）: 植物病の検出は大きな問題であり、しばしば病気を検出するのに専門的な助けを必要とする。この研究は、植物の葉の画像から植物に影響を及ぼす病気の種類を検出するディープラーニングモデルの構築に焦点を当てている。深層学習は、伝達学習を実行することで畳み込みニューラルネットワークの助けを借りて行われる。このモデルは転送学習を用いて作成され、resnet 34とresnet 50の両方で実験され、判別学習がより良い結果をもたらすことを実証する。この手法は、使用するデータセットのアート結果の状態を達成した。主な目標は、植物病を検出するための専門的な支援を減らし、できるだけ多くの人にこのモデルを利用できるようにすることだ。

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