Fugu-MT 論文翻訳(概要): SSM-Net for Plants Disease Identification in Low Data Regime

論文の概要: SSM-Net for Plants Disease Identification in Low Data Regime

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13140v4
Date: Mon, 7 Sep 2020 20:16:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-11-28 08:49:41.935683
Title: SSM-Net for Plants Disease Identification in Low Data Regime
Title（参考訳）: 低データレジームにおける植物病同定のためのSSM-Net
Authors: Shruti Jadon
Abstract要約: 植物病の検出は農業生産の増加に欠かせない要素である。特定の植物種にかかわる病気のあらゆる形態に関する大量のデータを集めることは、非常に不便である。本稿では,低データ環境における疾患検出の課題に対処する,メトリクスベースの数ショット学習型SSMネットアーキテクチャを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Plant disease detection is an essential factor in increasing agricultural production. Due to the difficulty of disease detection, farmers spray various pesticides on their crops to protect them, causing great harm to crop growth and food standards. Deep learning can offer critical aid in detecting such diseases. However, it is highly inconvenient to collect a large volume of data on all forms of the diseases afflicting a specific plant species. In this paper, we propose a new metrics-based few-shot learning SSM net architecture, which consists of stacked siamese and matching network components to address the problem of disease detection in low data regimes. We demonstrated our experiments on two datasets: mini-leaves diseases and sugarcane diseases dataset. We have showcased that the SSM-Net approach can achieve better decision boundaries with an accuracy of 92.7% on the mini-leaves dataset and 94.3% on the sugarcane dataset. The accuracy increased by ~10% and ~5% respectively, compared to the widely used VGG16 transfer learning approach. Furthermore, we attained F1 score of 0.90 using SSM Net on the sugarcane dataset and 0.91 on the mini-leaves dataset. Our code implementation is available on Github: https://github.com/shruti-jadon/PlantsDiseaseDetection.
Abstract（参考訳）: 植物病の検出は農業生産の増加に欠かせない要素である。病気の検出が困難であったため、農夫は作物を保護するために様々な農薬を散布し、作物の成長と食糧基準に大きな害を与えた。深層学習はそのような病気を検出するのに重要な助けとなる。しかし、特定の植物種にかかわる病気のあらゆる形態に関する大量のデータを集めることは、非常に不便である。本稿では,低データ構造における疾患検出問題に対処するため,重畳されたシアムと整合性ネットワークコンポーネントで構成される,メトリクスベースの複数ショット学習型SSMネットアーキテクチャを提案する。ミニリーブ病とサトウキビ病の2つのデータセットについて実験を行った。我々は、SSM-Netアプローチが、ミニリーブデータセットで92.7%、サトウキビデータセットで94.3%の精度で、より良い意思決定境界を達成できることを示した。広く使用されているvgg16転送学習アプローチと比較して,精度は10%,5%向上した。さらに,サトウキビデータセットのSSMNetとミニリーブデータセットの0.91を用いてF1スコアの0.90を得た。私たちのコード実装はGithubで公開されています。

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