論文の概要: A fast accurate fine-grain object detection model based on YOLOv4 deep neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00298v1
• Date: Sat, 30 Oct 2021 17:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 14:36:07.620368
• Title: A fast accurate fine-grain object detection model based on YOLOv4 deep neural network
• Title（参考訳）: YOLOv4ディープニューラルネットワークに基づく高速高精度微粒物検出モデル
• Authors: Arunabha M. Roy, Rikhi Bose and Jayabrata Bhaduri
• Abstract要約: 商業農場や果樹園における植物病の早期発見と予防は、精密農業技術の重要な特徴である。 本稿では,植物病の検出におけるいくつかの障害に対処する高性能なリアルタイム微粒物検出フレームワークを提案する。 提案するモデルは、You Only Look Once (YOLOv4)アルゴリズムの改良版に基づいて構築されている。
• 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: Early identification and prevention of various plant diseases in commercial farms and orchards is a key feature of precision agriculture technology. This paper presents a high-performance real-time fine-grain object detection framework that addresses several obstacles in plant disease detection that hinder the performance of traditional methods, such as, dense distribution, irregular morphology, multi-scale object classes, textural similarity, etc. The proposed model is built on an improved version of the You Only Look Once (YOLOv4) algorithm. The modified network architecture maximizes both detection accuracy and speed by including the DenseNet in the back-bone to optimize feature transfer and reuse, two new residual blocks in the backbone and neck enhance feature extraction and reduce computing cost; the Spatial Pyramid Pooling (SPP) enhances receptive field, and a modified Path Aggregation Network (PANet) preserves fine-grain localized information and improve feature fusion. Additionally, the use of the Hard-Swish function as the primary activation improved the model's accuracy due to better nonlinear feature extraction. The proposed model is tested in detecting four different diseases in tomato plants under various challenging environments. The model outperforms the existing state-of-the-art detection models in detection accuracy and speed. At a detection rate of 70.19 FPS, the proposed model obtained a precision value of $90.33 \%$, F1-score of $93.64 \%$, and a mean average precision ($mAP$) value of $96.29 \%$. Current work provides an effective and efficient method for detecting different plant diseases in complex scenarios that can be extended to different fruit and crop detection, generic disease detection, and various automated agricultural detection processes.
• Abstract（参考訳）: 商業農場や果樹園における植物病の早期同定と予防は精密農業技術の重要な特徴である。 本稿では,高密度分布,不規則な形態,マルチスケールオブジェクトクラス,テクスチャ類似性などの従来の手法の性能を阻害する,植物病検出におけるいくつかの障害に対処する高性能なリアルタイム微粒オブジェクト検出フレームワークを提案する。 提案モデルはYou Only Look Once (YOLOv4)アルゴリズムの改良版に基づいて構築されている。 修正されたネットワークアーキテクチャは、特徴の移動と再利用を最適化するための密度網をバックボーンに含むことにより、検出精度と速度の両方を最大化し、バックボーンとネックの2つの新しい残留ブロックにより特徴抽出と計算コストを削減し、空間ピラミッドプーリング(spp)は受容野を強化し、修正されたパスアグリゲーションネットワーク(panet)は微細な局所化情報を保存し、特徴融合を改善する。 さらに, 一次活性化としてハードスウィッシュ関数を用いることで, 非線形特徴抽出精度が向上した。 提案モデルは,様々な環境下でトマトの4つの異なる疾患を検知する。 このモデルは、既存の最先端検出モデルよりも精度と速度が優れている。 検出レートは70.19 fpsで、精度は90.33 \%$、f1-scoreは93.64 \%$、平均精度(map$)は96.29 \%$である。 現在の研究は、異なる果実や作物の検出、一般的な疾患の検出、および様々な自動農業検出プロセスに拡張可能な複雑なシナリオにおいて、異なる植物疾患を効果的かつ効率的に検出する方法を提供する。

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