論文の概要: Banana Sub-Family Classification and Quality Prediction using Computer
Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02581v1
- Date: Wed, 6 Apr 2022 05:06:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-07 13:08:36.945431
- Title: Banana Sub-Family Classification and Quality Prediction using Computer
Vision
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンを用いたバナナサブファミリー分類と品質予測
- Authors: Narayana Darapaneni, Arjun Tanndalam, Mohit Gupta, Neeta Taneja, Prabu
Purushothaman, Swati Eswar, Anwesh Reddy Paduri, Thangaselvi
Arichandrapandian
- Abstract要約: 我々は,CNN,トランスファーラーニング,データ拡張のアイデアを組み合わせた機械学習パイプラインを提案する。
その結果、サブファミリー/バラエティおよび品質テスト分類の総合的な93.4%と100%の精度が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.666646853188937
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: India is the second largest producer of fruits and vegetables in the world,
and one of the largest consumers of fruits like Banana, Papaya and Mangoes
through retail and ecommerce giants like BigBasket, Grofers and Amazon Fresh.
However, adoption of technology in supply chain and retail stores is still low
and there is a great potential to adopt computer-vision based technology for
identification and classification of fruits. We have chosen banana fruit to
build a computer vision based model to carry out the following three use-cases
(a) Identify Banana from a given image (b) Determine sub-family or variety of
Banana (c) Determine the quality of Banana. Successful execution of these
use-cases using computer-vision model would greatly help with overall inventory
management automation, quality control, quick and efficient weighing and
billing which all are manual labor intensive currently. In this work, we
suggest a machine learning pipeline that combines the ideas of CNNs, transfer
learning, and data augmentation towards improving Banana fruit sub family and
quality image classification. We have built a basic CNN and then went on to
tune a MobileNet Banana classification model using a combination of
self-curated and publicly-available dataset of 3064 images. The results show an
overall 93.4% and 100% accuracy for sub-family/variety and for quality test
classifications respectively.
- Abstract（参考訳）: インドは世界第2位の果物や野菜の生産国であり、バナナ、パパイヤ、マンゴーなどの果物を大手小売りやeコマースの巨人であるbigbasket、grofers、amazon freshを通じて販売している。
しかし、サプライチェーンや小売店舗における技術の採用は依然として低く、果物の識別や分類にコンピュータビジョンベースの技術を採用する可能性も高い。
私たちは、以下の3つのユースケースを実行するコンピュータビジョンベースのモデルを構築するためにバナナフルーツを選択しました。
(a)ある画像からバナナを識別する
(b)バナナの亜科又は品種を決定する
(c)バナナの品質を決定すること。
コンピュータビジョンモデルを用いたこれらのユースケースの実行の成功は、在庫管理の自動化、品質管理、迅速かつ効率的な計量と請求の全体において大きな助けとなる。
本研究では,cnnのアイデアとトランスファー学習,およびバナナ果実サブファミリーと品質画像分類の改善のためのデータ強化を組み合わせた機械学習パイプラインを提案する。
我々は、基本的なCNNを構築し、その後、3064画像の自己計算と公開データセットの組み合わせを使用して、MobileNet Banana分類モデルをチューニングした。
その結果、サブファミリー/バラエティおよび品質テスト分類の総合的な93.4%と100%の精度が示された。
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