論文の概要: Improved Neural Network based Plant Diseases Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00215v1
• Date: Fri, 1 Jan 2021 11:49:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 11:09:51.003447
• Title: Improved Neural Network based Plant Diseases Identification
• Title（参考訳）: 改良型ニューラルネットワークによる植物病の同定
• Authors: Ginni Garg and Mantosh Biswas
• Abstract要約: 農業部門は、多くの人々や食料に基本的な収入を提供するため、すべての国にとって必須であり、この惑星で生き残るための基本的な要件である。 植物病の知識が不十分なため、農家は肥料を過剰に使用し、最終的に食物の品質を低下させる。 現段階では、画像処理は植物の葉の病変領域を識別し、カタログ化するために用いられる。
• 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: The agriculture sector is essential for every country because it provides a basic income to a large number of people and food as well, which is a fundamental requirement to survive on this planet. We see as time passes, significant changes come in the present era, which begins with Green Revolution. Due to improper knowledge of plant diseases, farmers use fertilizers in excess, which ultimately degrade the quality of food. Earlier farmers use experts to determine the type of plant disease, which was expensive and time-consuming. In today time, Image processing is used to recognize and catalog plant diseases using the lesion region of plant leaf, and there are different modus-operandi for plant disease scent from leaf using Neural Networks (NN), Support Vector Machine (SVM), and others. In this paper, we improving the architecture of the Neural Networking by working on ten different types of training algorithms and the proper choice of neurons in the concealed layer. Our proposed approach gives 98.30% accuracy on general plant leaf disease and 100% accuracy on specific plant leaf disease based on Bayesian regularization, automation of cluster and without over-fitting on considered plant diseases over various other implemented methods.
• Abstract（参考訳）: 農業部門は、多くの人々や食料に基本的な収入を提供するため、すべての国にとって必須であり、この惑星で生き残るための基本的な要件である。 時間が経つにつれて、グリーン革命から始まる、現在の時代には大きな変化が訪れる。 植物病の知識が不十分なため、農家は肥料を過剰に使用し、最終的に食物の品質を低下させる。 初期の農家は、植物病の種類を決定するのに専門家を使っていた。 現在、画像処理は植物の葉の病変領域を用いて植物病の認識とカタログ化に用いられており、ニューラルネットワーク(NN)、サポートベクトルマシン(SVM)などを用いて葉から植物病の匂いを嗅ぐためのモダスオペランディが異なる。 本稿では,10種類の学習アルゴリズムと隠れた層におけるニューロンの適切な選択に取り組み,ニューラルネットワークのアーキテクチャを改善する。 提案手法は, 一般的な植物葉病の98.30%, 特定の植物葉病の100%の精度をベイズ正規化, クラスターの自動化, および他の様々な実施方法よりも植物病に過剰フィットすることなく与えるものである。

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