Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Efficient and Small Convolutional Neural Network for Pest Recognition -- ExquisiteNet

論文の概要: An Efficient and Small Convolutional Neural Network for Pest Recognition -- ExquisiteNet

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07167v1
Date: Thu, 15 Jul 2021 07:34:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-16 14:01:45.061185
Title: An Efficient and Small Convolutional Neural Network for Pest Recognition -- ExquisiteNet
Title（参考訳）: 害虫認識のための効率的で小さな畳み込みニューラルネットワーク-ExquisiteNet
Authors: Shi-Yao Zhou and Chung-Yen Su
Abstract要約: 本稿では,害虫を認識するために,ExquisiteNetと呼ばれる小型で効率的なモデルを提案する。我々のモデルは、データ拡張なしで、テストセットのIP102で52.32%の精度を達成する。
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: Nowadays, due to the rapid population expansion, food shortage has become a critical issue. In order to stabilizing the food source production, preventing crops from being attacked by pests is very important. In generally, farmers use pesticides to kill pests, however, improperly using pesticides will also kill some insects which is beneficial to crops, such as bees. If the number of bees is too few, the supplement of food in the world will be in short. Besides, excessive pesticides will seriously pollute the environment. Accordingly, farmers need a machine which can automatically recognize the pests. Recently, deep learning is popular because its effectiveness in the field of image classification. In this paper, we propose a small and efficient model called ExquisiteNet to complete the task of recognizing the pests and we expect to apply our model on mobile devices. ExquisiteNet mainly consists of two blocks. One is double fusion with squeeze-and-excitation-bottleneck block (DFSEB block), and the other is max feature expansion block (ME block). ExquisiteNet only has 0.98M parameters and its computing speed is very fast almost the same as SqueezeNet. In order to evaluate our model's performance, we test our model on a benchmark pest dataset called IP102. Compared to many state-of-the-art models, such as ResNet101, ShuffleNetV2, MobileNetV3-large and EfficientNet etc., our model achieves higher accuracy, that is, 52.32% on the test set of IP102 without any data augmentation.
Abstract（参考訳）: 近年、人口の急増により食糧不足が深刻な問題となっている。食糧生産を安定させるためには、作物が害虫に襲われないようにすることが重要である。一般的に農夫は農薬を使って害虫を殺傷するが、農薬を不適切に使用すると、ミツバチなどの作物に有益な昆虫を殺傷する。もしミツバチの数が少なすぎると、世界の食料のサプリメントは短くなります。さらに過度の殺虫剤が環境を汚染する。そのため、農家は害虫を自動的に認識できる機械が必要である。近年,画像分類におけるディープラーニングの有効性が注目されている。本稿では,害虫認識のタスクを完了させるために,ExquisiteNetと呼ばれる小型で効率的なモデルを提案し,モバイルデバイスに適用することを期待する。 ExquisiteNetは主に2ブロックで構成されている。 1つはswish-and-excitation-bottleneckブロック(dfsebブロック)とダブルフュージョンし、もう1つはmax feature expansion block(meブロック)である。 ExquisiteNetは0.98Mパラメータしか持たず、その計算速度はSqueezeNetとほとんど同じである。モデルの性能を評価するため,我々はIP102と呼ばれるベンチマークペストデータセットを用いてモデルを検証した。 ResNet101、ShuffleNetV2、MobileNetV3-large、EfficientNetなどの最先端モデルと比較して、我々のモデルはデータ拡張なしでテストセットの52.32%の精度を実現している。

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