論文の概要: Image augmentation improves few-shot classification performance in plant
disease recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12613v1
- Date: Thu, 25 Aug 2022 00:53:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-29 12:36:19.640886
- Title: Image augmentation improves few-shot classification performance in plant
disease recognition
- Title(参考訳): 画像強調は植物疾患認識における数発の分類性能を改善する
- Authors: Frank Xiao
- Abstract要約: 各種データ強化手法の有効性を探求し, 植物画像の不足問題に対処する。
本稿では,多くの試行を通じて精度を一貫して向上させる,一連の異なる拡張手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the world population projected to near 10 billion by 2050, minimizing
crop damage and guaranteeing food security has never been more important.
Machine learning has been proposed as a solution to quickly and efficiently
identify diseases in crops. Convolutional Neural Networks typically require
large datasets of annotated data which are not available on demand. Collecting
this data is a long and arduous process which involves manually picking,
imaging, and annotating each individual leaf. I tackle the problem of plant
image data scarcity by exploring the efficacy of various data augmentation
techniques when used in conjunction with transfer learning. I evaluate the
impact of various data augmentation techniques both individually and combined
on the performance of a ResNet. I propose an augmentation scheme utilizing a
sequence of different augmentations which consistently improves accuracy
through many trials. Using only 10 total seed images, I demonstrate that my
augmentation framework can increase model accuracy by upwards of 25\%.
- Abstract(参考訳): 2050年までに世界の人口は100億近くになると予測されているため、作物の被害を最小限に抑え、食料の安全性を保証することは決して重要ではない。
作物の病気を迅速かつ効率的に識別するソリューションとして機械学習が提案されている。
畳み込みニューラルネットワークは通常、オンデマンドで利用できない注釈付きデータの大規模なデータセットを必要とする。
このデータの収集は、各葉を手動で摘み、画像化し、注釈付けする、長く厳しいプロセスである。
トランスファー・ラーニングと併用した場合の各種データ拡張手法の有効性を検討することにより,植物画像データ不足の問題に取り組む。
様々なデータ拡張手法がresnetの性能に与える影響を個別および組み合わせて評価する。
本稿では,多くの試行を通じて精度を一貫して向上させる,一連の異なる拡張手法を提案する。
合計シード画像が10枚しかないので、私の拡張フレームワークがモデルの精度を25\%以上向上できることを実証します。
関連論文リスト
- Evaluating Data Augmentation Techniques for Coffee Leaf Disease
Classification [2.0892083471064407]
本稿では,RoCoLeデータセットを用いて,深層学習による画像からのコーヒー葉病の分類を行う。
本研究は, トランスフォーマーモデル, オンライン強化, およびCycleGAN増強が葉病分類の改善に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T09:22:36Z) - Effective Data Augmentation With Diffusion Models [65.09758931804478]
我々は、事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルによりパラメータ化された画像・画像変換によるデータ拡張の多様性の欠如に対処する。
本手法は,市販の拡散モデルを用いて画像のセマンティクスを編集し,いくつかのラベル付き例から新しい視覚概念に一般化する。
本手法は,実世界の雑草認識タスクと数ショット画像分類タスクにおいて評価し,テスト領域における精度の向上を観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-07T20:42:28Z) - Diffusion-based Data Augmentation for Skin Disease Classification:
Impact Across Original Medical Datasets to Fully Synthetic Images [2.5075774184834803]
深層ニューラルネットワークは、過度な適合を避けるために、依然として大量のトレーニングデータに依存している。
医療のような現実世界のアプリケーションのためのラベル付きトレーニングデータには制限があり、アクセスが困難である。
我々は,我々の大脳皮質皮膚疾患データセットのトレーニングサンプルを増強する上で,テキスト・画像拡散確率モデルの成功を生かした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-12T04:22:23Z) - RangeAugment: Efficient Online Augmentation with Range Learning [54.61514286212455]
RangeAugmentは、個々の大きさと複合オーグメンテーション操作を効率よく学習する。
本研究では,RangeAugmentの4~5倍の精度で,最先端自動拡張手法の競争性能が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T18:55:54Z) - Local Magnification for Data and Feature Augmentation [53.04028225837681]
LOMA(Local Magnification)と呼ばれる,実装が容易かつモデルフリーなデータ拡張手法を提案する。
LOMAは、画像の局所領域をランダムに拡大することにより、追加のトレーニングデータを生成する。
実験の結果,提案するLOMAと標準データ拡張を組み合わせることで,画像分類や物体検出の性能を大幅に向上させることができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T02:51:59Z) - Development of an algorithm for medical image segmentation of bone
tissue in interaction with metallic implants [58.720142291102135]
本研究では,金属インプラントとの接触部における骨成長の計算アルゴリズムを開発した。
骨とインプラント組織はトレーニングデータセットに手動でセグメンテーションされた。
ネットワーク精度の面では、モデルは約98%に達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-22T08:17:20Z) - Feature transforms for image data augmentation [74.12025519234153]
画像分類において、多くの拡張アプローチは単純な画像操作アルゴリズムを利用する。
本研究では,14種類の拡張アプローチを組み合わせて生成した画像を追加することで,データレベルでのアンサンブルを構築する。
事前トレーニングされたResNet50ネットワークは、各拡張メソッドから派生した画像を含むトレーニングセットに基づいて微調整される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-24T14:12:29Z) - Less is More: Lighter and Faster Deep Neural Architecture for Tomato
Leaf Disease Classification [0.36700088931938835]
本研究は,トマト葉の病原体を検出するための,手軽な伝達学習に基づくアプローチを提案する。
効果的な前処理手法を用いて、照度補正による葉画像の高精細化を行い、分類を改良する。
提案アーキテクチャは99.30%の精度でモデルサイズ9.60MBと4.87M浮動小数点演算を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T12:14:02Z) - Enlisting 3D Crop Models and GANs for More Data Efficient and
Generalizable Fruit Detection [0.0]
本稿では,合成3次元作物モデルドメインから実世界の作物ドメインへの農業画像生成手法を提案する。
本手法は, 果実の位置と形状を保存するために, 意味的に制約されたGAN (generative adversarial network) を用いる。
ブドウ品種検出タスクにおける増分訓練実験により,本手法から生成した画像がドメインプロセスを大幅に高速化できることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-30T16:11:59Z) - Learning Representational Invariances for Data-Efficient Action
Recognition [52.23716087656834]
我々は,データ拡張戦略により,Kinetics-100,UCF-101,HMDB-51データセットのパフォーマンスが期待できることを示す。
また,完全な教師付き設定でデータ拡張戦略を検証し,性能向上を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-30T17:59:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。