論文の概要: A Deep Learning Approach for Determining Effects of Tuta Absoluta in Tomato Plants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04023v1
• Date: Wed, 8 Apr 2020 14:41:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 09:12:32.892895
• Title: A Deep Learning Approach for Determining Effects of Tuta Absoluta in Tomato Plants
• Title（参考訳）: トマトにおけるツタアブソルタの効果決定のための深層学習法
• Authors: Denis P.Rubanga, Loyani K. Loyani, Mgaya Richard, Sawahiko Shimada
• Abstract要約: トマトにおけるタタ・アブソルタの効果を判定するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを提案する。 CNNの事前訓練された4つのアーキテクチャは、健康とトマトの葉を含むデータセットの分類器の訓練に使用された。 Inception-V3はトマトのマツタの重症度を87.2%の精度で推定した。
• 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: Early quantification of Tuta absoluta pest's effects in tomato plants is a very important factor in controlling and preventing serious damages of the pest. The invasion of Tuta absoluta is considered a major threat to tomato production causing heavy loss ranging from 80 to 100 percent when not properly managed. Therefore, real-time and early quantification of tomato leaf miner Tuta absoluta, can play an important role in addressing the issue of pest management and enhance farmers' decisions. In this study, we propose a Convolutional Neural Network (CNN) approach in determining the effects of Tuta absoluta in tomato plants. Four CNN pre-trained architectures (VGG16, VGG19, ResNet and Inception-V3) were used in training classifiers on a dataset containing health and infested tomato leaves collected from real field experiments. Among the pre-trained architectures, experimental results showed that Inception-V3 yielded the best results with an average accuracy of 87.2 percent in estimating the severity status of Tuta absoluta in tomato plants. The pre-trained models could also easily identify High Tuta severity status compared to other severity status (Low tuta and No tuta)
• Abstract（参考訳）: トマト植物におけるツタ・アブソルタ・ペストの効果の早期定量化は、害虫の深刻な被害を抑える上で非常に重要な要素である。 ツタ・アブソルタの侵略はトマト生産にとって大きな脅威であり、適切に管理されていない場合、80から100%の損失をもたらす。 そのため, トマト葉のリアルタイムおよび早期定量化は, 害虫管理の問題に対処し, 農家の意思決定を促進する上で重要な役割を担っている。 本研究では,コンボリューションニューラルネットワーク(cnn)を用いて,トマトにおけるツタアブソルタの効果を判定する手法を提案する。 4つのCNN事前学習アーキテクチャ (VGG16, VGG19, ResNet, Inception-V3) を用いて, 実地実験から収集した健康および寄生トマト葉を含むデータセットの分類器の訓練を行った。 事前学習したアーキテクチャのうち、インセプションv3はトマトにおけるツタアブソルタの重症度を推定する上で、平均87.2%の精度で最高の結果を得た。 事前訓練されたモデルは、他の重度状態(Low tuta と No tuta)と比較して、容易にHigh Tuta Severityステータスを特定できる。

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