論文の概要: Device-friendly Guava fruit and leaf disease detection using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12557v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 10:19:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:32:21.062345
• Title: Device-friendly Guava fruit and leaf disease detection using deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いたデバイスフレンドリーなグアバ果実と葉病検出
• Authors: Rabindra Nath Nandi, Aminul Haque Palash, Nazmul Siddique and Mohammed Golam Zilani
• Abstract要約: 本研究は,果実や葉の画像を用いた深層学習に基づく植物病診断システムを提案する。 システムの実装には5つの最先端の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が使用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents a deep learning-based plant disease diagnostic system using images of fruits and leaves. Five state-of-the-art convolutional neural networks (CNN) have been employed for implementing the system. Hitherto model accuracy has been the focus for such applications and model optimization has not been accounted for the model to be applicable to end-user devices. Two model quantization techniques such as float16 and dynamic range quantization have been applied to the five state-of-the-art CNN architectures. The study shows that the quantized GoogleNet model achieved the size of 0.143 MB with an accuracy of 97%, which is the best candidate model considering the size criterion. The EfficientNet model achieved the size of 4.2MB with an accuracy of 99%, which is the best model considering the performance criterion. The source codes are available at https://github.com/CompostieAI/Guava-disease-detection.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,果実と葉の画像を用いた深層植物病診断システムを提案する。 システムの実装には5つの最先端畳み込みニューラルネットワーク(cnn)が採用されている。 モデル精度はそのようなアプリケーションに焦点を合わせており、モデル最適化はエンドユーザーデバイスに適用できるモデルとして説明されていない。 float16やdynamic range quantizationのような2つのモデル量子化手法が5つの最先端cnnアーキテクチャに適用されている。 この研究は、量子化されたGoogleNetモデルが0.143MBの精度で97%の精度で達成したことを示している。 EfficientNetモデルは4.2MBの精度を99%と達成した。 ソースコードはhttps://github.com/compostieai/guava-disease-detectionで入手できる。

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