論文の概要: NemaNet: A convolutional neural network model for identification of nematodes soybean crop in brazil

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03717v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 14:47:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-08 15:05:12.682685
• Title: NemaNet: A convolutional neural network model for identification of nematodes soybean crop in brazil
• Title（参考訳）: NemaNet:ブラジルにおける線虫大豆の識別のための畳み込みニューラルネットワークモデル
• Authors: Andre da Silva Abade, Lucas Faria Porto, Paulo Afonso Ferreira, Flavio de Barros Vidal
• Abstract要約: 植物寄生線虫(または植物性線虫)は作物に深刻な損傷をもたらし、世界中で大規模な経済的損失を引き起こしています。 本研究は,5種の線虫から得られた3,063枚の顕微鏡画像を含むnemadatasetと呼ばれる新しい公共データセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43968605222413054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phytoparasitic nematodes (or phytonematodes) are causing severe damage to crops and generating large-scale economic losses worldwide. In soybean crops, annual losses are estimated at 10.6% of world production. Besides, identifying these species through microscopic analysis by an expert with taxonomy knowledge is often laborious, time-consuming, and susceptible to failure. In this perspective, robust and automatic approaches are necessary for identifying phytonematodes capable of providing correct diagnoses for the classification of species and subsidizing the taking of all control and prevention measures. This work presents a new public data set called NemaDataset containing 3,063 microscopic images from five nematode species with the most significant damage relevance for the soybean crop. Additionally, we propose a new Convolutional Neural Network (CNN) model defined as NemaNet and a comparative assessment with thirteen popular models of CNNs, all of them representing the state of the art classification and recognition. The general average calculated for each model, on a from-scratch training, the NemaNet model reached 96.99% accuracy, while the best evaluation fold reached 98.03%. In training with transfer learning, the average accuracy reached 98.88\%. The best evaluation fold reached 99.34% and achieve an overall accuracy improvement over 6.83% and 4.1%, for from-scratch and transfer learning training, respectively, when compared to other popular models.
• Abstract（参考訳）: 植物寄生線虫(または植物性線虫)は作物に深刻な損傷をもたらし、世界中で大規模な経済的損失を引き起こしています。 大豆作物の年間損失は世界生産の10.6%と推計されている。 さらに、分類学の知識を持つ専門家による微視的分析によってこれらの種を特定することは、しばしば手間がかかり、時間がかかり、失敗しやすい。 この観点からは、種分類の正確な診断を提供し、すべての制御・予防措置の取組みを補助することのできる、ロバストかつ自動的アプローチが必要である。 本研究は,5種の線虫から得られた3,063枚の顕微鏡画像を含むnemadatasetと呼ばれる新しい公共データセットを提案する。 さらに、NemaNetとして定義された新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルと、CNNの13の人気モデルとの比較評価を提案し、それらのすべてが芸術の分類と認識の状態を表しています。 各モデルで計算された平均値は、ゼロスクラッチトレーニングで、NemaNetモデルは96.99%、最良の評価は98.03%に達した。 トランスファーラーニングのトレーニングでは、平均精度は98.88\%に達した。 最高の評価折り畳みは99.34%に達し、他の人気モデルと比較して6.83%と4.1%の全体的な精度向上を達成した。

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