論文の概要: Image-based Plant Disease Diagnosis with Unsupervised Anomaly Detection
Based on Reconstructability of Colors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14306v4
- Date: Mon, 22 Feb 2021 16:44:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-07 09:07:47.721601
- Title: Image-based Plant Disease Diagnosis with Unsupervised Anomaly Detection
Based on Reconstructability of Colors
- Title（参考訳）: 色再現性に基づく教師なし異常検出によるイメージベース植物病診断
- Authors: Ryoya Katafuchi, Terumasa Tokunaga
- Abstract要約: 画像に基づく植物病診断のための教師なし異常検出手法を提案する。
提案手法は,pix2pixと呼ばれる条件付き対向ネットワークを利用した植物病検出のための新しい画像ベースフレームワークを含む。
PlantVillageデータセットを用いた実験では,既存の異常検出装置と比較して提案手法の優位性を示した。
- 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: This paper proposes an unsupervised anomaly detection technique for
image-based plant disease diagnosis. The construction of large and publicly
available datasets containing labeled images of healthy and diseased crop
plants led to growing interest in computer vision techniques for automatic
plant disease diagnosis. Although supervised image classifiers based on deep
learning can be a powerful tool for plant disease diagnosis, they require a
huge amount of labeled data. The data mining technique of anomaly detection
includes unsupervised approaches that do not require rare samples for training
classifiers. We propose an unsupervised anomaly detection technique for
image-based plant disease diagnosis that is based on the reconstructability of
colors; a deep encoder-decoder network trained to reconstruct the colors of
\textit{healthy} plant images should fail to reconstruct colors of symptomatic
regions. Our proposed method includes a new image-based framework for plant
disease detection that utilizes a conditional adversarial network called
pix2pix and a new anomaly score based on CIEDE2000 color difference.
Experiments with PlantVillage dataset demonstrated the superiority of our
proposed method compared to an existing anomaly detector at identifying
diseased crop images in terms of accuracy, interpretability and computational
efficiency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像ベース植物病診断のための教師なし異常検出手法を提案する。
健康な作物のラベル付き画像を含む大規模かつ一般公開されたデータセットの構築は、自動植物病診断のためのコンピュータビジョン技術への関心を高めた。
深層学習に基づく画像分類器は、植物病の診断に強力なツールであるが、大量のラベル付きデータを必要とする。
異常検出のデータマイニング技術は、訓練用分類器に稀なサンプルを必要としない教師なしのアプローチを含む。
そこで本研究では,色再現性に基づく画像診断のための教師なし異常検出手法を提案する。 植物画像の色再構成を訓練したディープエンコーダ・デコーダネットワークは,症状領域の色再構成に失敗すべきである。
提案手法は,CIEDE2000色差に基づく条件付き逆数ネットワークであるPix2pixと,新しい異常スコアを用いた植物病検出のための画像ベースフレームワークを含む。
PlantVillageデータセットを用いた実験では,病原植物の画像の精度,解釈可能性,計算効率の面で既存の異常検出器と比較して,提案手法の優位性を示した。
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