論文の概要: An Effective Scheme for Maize Disease Recognition based on Deep Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04234v1
• Date: Mon, 9 May 2022 12:37:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 14:41:59.122793
• Title: An Effective Scheme for Maize Disease Recognition based on Deep Networks
• Title（参考訳）: ディープネットワークに基づく疾患認識のための効果的なスキーム
• Authors: Saeedeh Osouli, Behrouz Bolourian Haghighi, Ehsan Sadrossadat
• Abstract要約: 植物の病気は食品の安全性に影響を与え、農産物の品質と量を大幅に減少させる。 病気の正確かつタイムリーな診断には多くの課題がある。 本研究は、上記の課題を克服するために、ディープニューラルネットワークに基づく新しいスキームを提案する。
• 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: In the last decades, the area under cultivation of maize products has increased because of its essential role in the food cycle for humans, livestock, and poultry. Moreover, the diseases of plants impact food safety and can significantly reduce both the quality and quantity of agricultural products. There are many challenges to accurate and timely diagnosis of the disease. This research presents a novel scheme based on a deep neural network to overcome the mentioned challenges. Due to the limited number of data, the transfer learning technique is employed with the help of two well-known architectures. In this way, a new effective model is adopted by a combination of pre-trained MobileNetV2 and Inception Networks due to their effective performance on object detection problems. The convolution layers of MoblieNetV2 and Inception modules are parallelly arranged as earlier layers to extract crucial features. In addition, the imbalance problem of classes has been solved by an augmentation strategy. The proposed scheme has a superior performance compared to other state-of-the-art models published in recent years. The accuracy of the model reaches 97%, approximately. In summary, experimental results prove the method's validity and significant performance in diagnosing disease in plant leaves.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年間、トウモロコシ製品の栽培地域は、人間、家畜、鶏肉の食物循環において重要な役割を担っているため、増加した。 さらに、植物の病気は食品の安全性に影響を与え、農作物の品質と量を大幅に減らすことができる。 病気の正確かつタイムリーな診断には多くの課題がある。 本研究では,前述の課題を克服する深層ニューラルネットワークに基づく新しい手法を提案する。 データが少ないため、転送学習技術は2つのよく知られたアーキテクチャの助けを借りて用いられる。 このようにして,事前学習されたmobilenetv2とインセプションネットワークを組み合わせることで,オブジェクト検出問題に対する効果的な性能が向上する。 moblienetv2とinceptionモジュールの畳み込み層は、重要な特徴を抽出するために、以前の層として並列に配置される。 また,クラスの不均衡問題は拡張戦略によって解決されている。 提案手法は近年発表された他の最先端モデルと比較して優れた性能を有する。 モデルの精度は約97%である。 その結果, 植物葉の疾患診断における有用性と有意な有用性が証明された。

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