論文の概要: An Ensemble of Convolutional Neural Networks to Detect Foliar Diseases in Apple Plants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00298v1
• Date: Sat, 1 Oct 2022 15:40:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 13:22:01.894945
• Title: An Ensemble of Convolutional Neural Networks to Detect Foliar Diseases in Apple Plants
• Title（参考訳）: Apple工場における葉病検出のための畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Kush Vora, Dishant Padalia
• Abstract要約: Apple(アップル)の病気は、早期に診断されなかったとしても、大量の資源が失われ、感染したリンゴを消費する人間や動物に深刻な脅威をもたらす可能性がある。 Xception, InceptionResNet および MobileNet アーキテクチャのアンサンブルシステムを提案する。 このシステムは、マルチクラスとマルチラベルの分類において卓越した成果を上げており、大きなリンゴのプランテーションをリアルタイムで監視するために使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Apple diseases, if not diagnosed early, can lead to massive resource loss and pose a serious threat to humans and animals who consume the infected apples. Hence, it is critical to diagnose these diseases early in order to manage plant health and minimize the risks associated with them. However, the conventional approach of monitoring plant diseases entails manual scouting and analyzing the features, texture, color, and shape of the plant leaves, resulting in delayed diagnosis and misjudgments. Our work proposes an ensembled system of Xception, InceptionResNet, and MobileNet architectures to detect 5 different types of apple plant diseases. The model has been trained on the publicly available Plant Pathology 2021 dataset and can classify multiple diseases in a given plant leaf. The system has achieved outstanding results in multi-class and multi-label classification and can be used in a real-time setting to monitor large apple plantations to aid the farmers manage their yields effectively.
• Abstract（参考訳）: リンゴの病気は、早期に診断されていなければ、大量の資源喪失を招き、感染したリンゴを消費する人間や動物に深刻な脅威をもたらす可能性がある。 したがって、これらの病気を早期に診断し、植物の健康を管理し、それらに関連するリスクを最小限に抑えることが重要である。 しかし、植物病をモニタリングする従来のアプローチでは、手作業によるスカウティングと、植物葉の特徴、質感、色、形状の分析が伴い、診断や誤った判断が遅れる。 そこで本研究では,xception,inceptionresnet,mobilenet の5種類の病原体を検出するシステムを提案する。 このモデルは、利用可能な植物病理2021データセットに基づいてトレーニングされ、特定の植物葉で複数の疾患を分類することができる。 このシステムは、マルチクラス、マルチラベルの分類において優れた成果を上げており、農家が収穫を効果的に管理するのを助けるために、大きなリンゴのプランテーションをリアルタイムで監視するために使用することができる。

関連論文リスト

• Detection of healthy and diseased crops in drone captured images using Deep Learning [0.0]
  病気によって引き起こされる植物の正常な状態の破壊は、しばしば本質的な植物活動に干渉する。 ドローン画像を用いた植物病の効率的な検出のための深層学習に基づくアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T21:15:12Z)
• Adapter Learning in Pretrained Feature Extractor for Continual Learning of Diseases [66.27889778566734]
  現在、インテリジェント診断システムには、デプロイされたばかりの新しい病気を継続的に診断する能力がない。 特に、新しい疾患のトレーニングデータを用いたインテリジェント診断システムの更新は、古い疾患の知識を壊滅的に忘れてしまう可能性がある。 ACLと呼ばれるアダプタベースの連続学習フレームワークは、新しい病気の集合を効果的に学習するために提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T15:01:45Z)
• Semantic Image Segmentation with Deep Learning for Vine Leaf Phenotyping [59.0626764544669]
  本研究では,ブドウの葉のイメージを意味的にセグメント化するためにDeep Learning法を用いて,葉の表現型自動検出システムを開発した。 私たちの研究は、成長や開発のような動的な特性を捉え定量化できる植物ライフサイクルのモニタリングに寄与します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T14:37:09Z)
• Unsupervised deep learning techniques for powdery mildew recognition based on multispectral imaging [63.62764375279861]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-20T13:29:13Z)
• Improved Neural Network based Plant Diseases Identification [0.0]
  農業部門は、多くの人々や食料に基本的な収入を提供するため、すべての国にとって必須であり、この惑星で生き残るための基本的な要件である。 植物病の知識が不十分なため、農家は肥料を過剰に使用し、最終的に食物の品質を低下させる。 現段階では、画像処理は植物の葉の病変領域を識別し、カタログ化するために用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-01T11:49:56Z)
• One-Shot Learning with Triplet Loss for Vegetation Classification Tasks [45.82374977939355]
  三重項損失関数は、ワンショット学習タスクの精度を大幅に向上できる選択肢の1つである。 2015年からは、多くのプロジェクトがシームズネットワークとこの種の損失を顔認識とオブジェクト分類に利用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T10:44:22Z)
• A Multi-Plant Disease Diagnosis Method using Convolutional Neural Network [0.0]
  本章では,複数植物の診断を併用した最適な植物病原体同定モデルについて検討する。 我々は多くの一般的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを実装している。 Xception と DenseNet アーキテクチャは,マルチラベル植物病の分類タスクにおいて,より優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-10T15:18:52Z)
• Real-time Plant Health Assessment Via Implementing Cloud-based Scalable Transfer Learning On AWS DeepLens [0.8714677279673736]
  植物葉病の検出・分類のための機械学習手法を提案する。 私たちは、AWS SageMaker上でスケーラブルな転送学習を使用して、リアルタイムの実用的なユーザビリティのために、AWS DeepLensにインポートしています。 果実や野菜の健康・不健康な葉の広範な画像データセットに関する実験では,植物葉病のリアルタイム診断で98.78%の精度を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-09T05:23:34Z)
• Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype Prediction [55.94378672172967]
  本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。 新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。 我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z)
• Two-View Fine-grained Classification of Plant Species [66.75915278733197]
  本研究では,2視点の葉のイメージ表現に基づく新しい手法と,植物種の粒度認識のための階層的分類戦略を提案する。 シームズ畳み込みニューラルネットワークに基づく深度測定は、多数のトレーニングサンプルへの依存を減らし、新しい植物種に拡張性を持たせるために用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T21:57:47Z)
• The Plant Pathology 2020 challenge dataset to classify foliar disease of apples [0.0]
  米国のリンゴ果樹園は、多くの病原体や昆虫から常に脅威にさらされている。病気管理の適正かつタイムリーな展開は、早期の疾患検出に依存している。 我々は,複数のリンゴ葉病の高画質・実生症状画像3,651枚を手作業で取得した。 リンゴの皮、スギのリンゴのさび、健康な葉のパイロットデータセットを作成するために専門家が注釈を付けたサブセットが、Kaggleコミュニティの'Plant Pathology Challenge'で利用可能になった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-24T19:36:37Z)

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。