Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rice grain disease identification using dual phase convolutional neural network based system aimed at small dataset

論文の概要: Rice grain disease identification using dual phase convolutional neural network based system aimed at small dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09870v2
Date: Fri, 7 May 2021 18:42:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-11 07:04:22.886199
Title: Rice grain disease identification using dual phase convolutional neural network based system aimed at small dataset
Title（参考訳）: 小データセットを対象とした二相畳み込みニューラルネットワークを用いた稲粒病の同定
Authors: Tashin Ahmed, Chowdhury Rafeed Rahman, Md. Faysal Mahmud Abid
Abstract要約: CNNをベースとした二相法が提案されている。この方法は、5倍のクロスバリデーション精度88.07%を提供する。
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: Although Convolutional neural networks (CNNs) are widely used for plant disease detection, they require a large number of training samples when dealing with wide variety of heterogeneous background. In this work, a CNN based dual phase method has been proposed which can work effectively on small rice grain disease dataset with heterogeneity. At the first phase, Faster RCNN method is applied for cropping out the significant portion (rice grain) from the image. This initial phase results in a secondary dataset of rice grains devoid of heterogeneous background. Disease classification is performed on such derived and simplified samples using CNN architecture. Comparison of the dual phase approach with straight forward application of CNN on the small grain dataset shows the effectiveness of the proposed method which provides a 5 fold cross validation accuracy of 88.07%.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、植物病の検出に広く用いられているが、多種多様な異種背景を扱うには、多数のトレーニングサンプルが必要である。本研究では,不均質な小米病データセットに対して効果的に機能するcnnベースの二重相法を提案する。第1フェーズでは、画像からかなりの部分(米粒)を切り取るためにより高速なrcnn法が適用される。この初期段階は、不均一な背景を持たない米粒の二次的なデータセットをもたらす。 CNNアーキテクチャを用いて,病原体の分類を行った。小粒度データセットへのCNNの直接適用による二重位相アプローチの比較は, 88.07%の5倍のクロス検証精度を提供する提案手法の有効性を示した。

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