Fugu-MT 論文翻訳(概要): Open source disease analysis system of cactus by artificial intelligence and image processing

論文の概要: Open source disease analysis system of cactus by artificial intelligence and image processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03669v1
Date: Mon, 7 Jun 2021 14:46:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-09 03:27:34.273319
Title: Open source disease analysis system of cactus by artificial intelligence and image processing
Title（参考訳）: 人工知能と画像処理によるサボテンのオープンソース病解析システム
Authors: Kanlayanee Kaweesinsakul, Siranee Nuchitprasitchai and Joshua M. Pearce
Abstract要約: YOLOv5アルゴリズムは、より高速なR-CNNアルゴリズムよりも、サボテン病の検出と同定に有効であることが判明した。 YOLOv5アルゴリズムは、画像毎のテスト時間は26ミリ秒に過ぎなかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: There is a growing interest in cactus cultivation because of numerous cacti uses from houseplants to food and medicinal applications. Various diseases impact the growth of cacti. To develop an automated model for the analysis of cactus disease and to be able to quickly treat and prevent damage to the cactus. The Faster R-CNN and YOLO algorithm technique were used to analyze cactus diseases automatically distributed into six groups: 1) anthracnose, 2) canker, 3) lack of care, 4) aphid, 5) rusts and 6) normal group. Based on the experimental results the YOLOv5 algorithm was found to be more effective at detecting and identifying cactus disease than the Faster R-CNN algorithm. Data training and testing with YOLOv5S model resulted in a precision of 89.7% and an accuracy (recall) of 98.5%, which is effective enough for further use in a number of applications in cactus cultivation. Overall the YOLOv5 algorithm had a test time per image of only 26 milliseconds. Therefore, the YOLOv5 algorithm was found to suitable for mobile applications and this model could be further developed into a program for analyzing cactus disease.
Abstract（参考訳）: サボテン栽培への関心が高まっているのは、ハウスプラントから食品や薬用用途への多くのサボテンの使用が原因である。様々な病気がcactiの成長に影響を及ぼす。サボテン病解析の自動化モデルを開発するとともに、サボテンの損傷を迅速かつ防止することができるサボテン病解析モデルを提供する。 The Faster R-CNN and YOLO algorithm technique was used to analyze cactus disease automatically group: 1) anthracnose, 2) canker, 3) lack of care, 4) aphid, 5) rusts and 6) normal group。実験結果から, YOLOv5アルゴリズムは, より高速なR-CNNアルゴリズムよりもサボテン病の検出と同定に有効であることが判明した。 YOLOv5Sモデルを用いたデータトレーニングとテストの結果、89.7%の精度と98.5%の精度(リコール)が得られた。 YOLOv5アルゴリズムは、画像毎のテスト時間は26ミリ秒に過ぎなかった。したがって、yolov5アルゴリズムはモバイルアプリケーションに適していることが判明し、このモデルはサボテン病解析プログラムにさらに発展することができた。

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