論文の概要: Unsupervised deep learning techniques for powdery mildew recognition based on multispectral imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11242v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 13:29:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 01:35:39.118219
• Title: Unsupervised deep learning techniques for powdery mildew recognition based on multispectral imaging
• Title（参考訳）: マルチスペクトルイメージングに基づく粉粒度認識のための教師なし深層学習技術
• Authors: Alessandro Benfenati, Paola Causin, Roberto Oberti, Giovanni Stefanello
• Abstract要約: 本稿では,キュウリ葉の粉状ミドウを自動的に認識する深層学習手法を提案する。 マルチスペクトルイメージングデータに適用した教師なし深層学習技術に焦点をあてる。 本稿では, オートエンコーダアーキテクチャを用いて, 疾患検出のための2つの手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.62764375279861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objectives. Sustainable management of plant diseases is an open challenge which has relevant economic and environmental impact. Optimal strategies rely on human expertise for field scouting under favourable conditions to assess the current presence and extent of disease symptoms. This labor-intensive task is complicated by the large field area to be scouted, combined with the millimeter-scale size of the early symptoms to be detected. In view of this, image-based detection of early disease symptoms is an attractive approach to automate this process, enabling a potential high throughput monitoring at sustainable costs. Methods. Deep learning has been successfully applied in various domains to obtain an automatic selection of the relevant image features by learning filters via a training procedure. Deep learning has recently entered also the domain of plant disease detection: following this idea, in this work we present a deep learning approach to automatically recognize powdery mildew on cucumber leaves. We focus on unsupervised deep learning techniques applied to multispectral imaging data and we propose the use of autoencoder architectures to investigate two strategies for disease detection: i) clusterization of features in a compressed space; ii) anomaly detection. Results. The two proposed approaches have been assessed by quantitative indices. The clusterization approach is not fully capable by itself to provide accurate predictions but it does cater relevant information. Anomaly detection has instead a significant potential of resolution which could be further exploited as a prior for supervised architectures with a very limited number of labeled samples.
• Abstract（参考訳）: 目的。 植物病の持続可能な管理は、経済的および環境的な影響をもたらすオープンチャレンジである。 最適な戦略は、現在の疾患症状の存在と程度を評価するのに好都合な条件下でのフィールドスカウトの人間的専門知識に依存している。 この労働集約的な作業は、スカウトすべき大野面積と、検出すべき早期症状のミリスケールの大きさとで複雑である。 これを踏まえて、画像による早期疾患の症状の検出は、このプロセスを自動化するための魅力的なアプローチであり、持続可能なコストで高いスループットの監視を可能にする。 メソッド。 さまざまな領域でディープラーニングが適用され、トレーニング手順を通じてフィルタを学習することにより、関連する画像特徴の自動選択が可能になる。 深層学習(Deep learning)は、植物病検出の分野にも最近参入した:このアイデアに続いて、この研究では、キュウリの葉に粉末状のミズーリを自動的に認識するディープラーニングアプローチを提案する。 本研究では,マルチスペクトルイメージングデータに適用する教師なし深層学習技術に着目し,オートエンコーダを用いた2つの疾患検出手法を提案する。 一 圧縮空間における特徴のクラスタ化 二 異常検出 結果だ 提案する2つのアプローチは定量的指標によって評価されている。 クラスタ化アプローチは、正確な予測を提供するためにそれ自体が完全には機能しないが、関連する情報を扱う。 異常検出は、非常に限られたラベル付きサンプルを持つ教師付きアーキテクチャの先行として、さらに活用される可能性がある。

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