論文の概要: Performance Analysis of Optimizers for Plant Disease Classification with Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04056v2
• Date: Tue, 22 Dec 2020 07:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 08:37:24.576117
• Title: Performance Analysis of Optimizers for Plant Disease Classification with Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた植物疾患分類のための最適化器の性能解析
• Authors: Shreyas Rajesh Labhsetwar, Soumya Haridas, Riyali Panmand, Rutuja Deshpande, Piyush Arvind Kolte, Sandhya Pati
• Abstract要約: 害虫や病気による作物の失敗はインド農業に固有のものであり、毎年15から25%の生産性が失われている。 本研究はコンボリューショナル・ネットワークを用いて3つの作物の植物や植物の葉のサンプルを15クラスに分類する。
• 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: Crop failure owing to pests & diseases are inherent within Indian agriculture, leading to annual losses of 15 to 25% of productivity, resulting in a huge economic loss. This research analyzes the performance of various optimizers for predictive analysis of plant diseases with deep learning approach. The research uses Convolutional Neural Networks for classification of farm or plant leaf samples of 3 crops into 15 classes. The various optimizers used in this research include RMSprop, Adam and AMSgrad. Optimizers Performance is visualised by plotting the Training and Validation Accuracy and Loss curves, ROC curves and Confusion Matrix. The best performance is achieved using Adam optimizer, with the maximum validation accuracy being 98%. This paper focuses on the research analysis proving that plant diseases can be predicted and pre-empted using deep learning methodology with the help of satellite, drone based or mobile based images that result in reducing crop failure and agricultural losses.
• Abstract（参考訳）: 害虫と病気による作物の失敗はインドの農業に固有のものであり、年間生産性の15から25%の損失をもたらし、大きな経済的損失をもたらす。 本研究は, 深層学習による植物病の予測解析における各種最適化器の性能解析である。 この研究は畳み込みニューラルネットワークを使用して、3つの作物の植物葉サンプルを15のクラスに分類する。 この研究で使用される様々なオプティマイザには、RMSprop、Adam、AMSgradなどがある。 最適化性能は、トレーニングと検証の精度と損失曲線、ROC曲線、融合行列をプロットすることによって可視化される。 最高の性能はadam optimizerを使用して達成され、最大検証精度は98%である。 本稿では,衛星,ドローン,移動体画像を用いた深層学習手法を用いて,植物病の予測とプリエンプションが可能であることを示す研究分析に焦点を当てた。

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