論文の概要: Chili Pepper Disease Diagnosis via Image Reconstruction Using GrabCut
and Generative Adversarial Serial Autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12057v1
- Date: Wed, 21 Jun 2023 06:58:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 14:38:05.415679
- Title: Chili Pepper Disease Diagnosis via Image Reconstruction Using GrabCut
and Generative Adversarial Serial Autoencoder
- Title（参考訳）: grabcutとgenerative adversarial serial autoencoderを用いた画像再構成による唐辛子病の診断
- Authors: Jongwook Si and Sungyoung Kim
- Abstract要約: 疾患診断は異常検出の分野に属し、植物または果実が正常であるか異常であるかを識別することを目的としている。
画像生成性能の限界により、SOTAの手法は潜在ベクトル誤差を用いたスコア計算法を提案する。
本稿では,GAN構造を用いて有意義な画像を生成する手法を提案し,その3つの結果を1つの判別器で同時に分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the recent development of smart farms, researchers are very interested
in such fields. In particular, the field of disease diagnosis is the most
important factor. Disease diagnosis belongs to the field of anomaly detection
and aims to distinguish whether plants or fruits are normal or abnormal. The
problem can be solved by binary or multi-classification based on CNN, but it
can also be solved by image reconstruction. However, due to the limitation of
the performance of image generation, SOTA's methods propose a score calculation
method using a latent vector error. In this paper, we propose a network that
focuses on chili peppers and proceeds with background removal through Grabcut.
It shows high performance through image-based score calculation method. Due to
the difficulty of reconstructing the input image, the difference between the
input and output images is large. However, the serial autoencoder proposed in
this paper uses the difference between the two fake images except for the
actual input as a score. We propose a method of generating meaningful images
using the GAN structure and classifying three results simultaneously by one
discriminator. The proposed method showed higher performance than previous
researches, and image-based scores showed the best performanc
- Abstract（参考訳）: 近年のスマートファームの発展により、研究者はこうした分野に非常に関心を寄せている。
特に、疾患診断の分野が最も重要な要素である。
疾患診断は異常検出の分野に属し、植物または果実が正常であるか異常であるかを識別することを目的としている。
この問題は、CNNに基づくバイナリやマルチクラス化によって解決できるが、画像再構成によっても解決できる。
しかし、画像生成性能の限界により、SOTAの手法は潜在ベクトル誤差を用いたスコア計算法を提案する。
本稿では,唐辛子に焦点をあてたネットワークを提案し,グラブカットによる背景除去を行った。
画像に基づくスコア算出手法により高い性能を示す。
入力画像の再構成が困難であるため、入力画像と出力画像の差が大きい。
しかし,本論文で提案するシリアルオートエンコーダでは,実際の入力以外の2つの偽画像の違いをスコアとして用いている。
本稿では,GAN構造を用いて有意義な画像を生成する手法を提案し,その3つの結果を1つの判別器で同時に分類する。
提案手法は従来の研究よりも高い性能を示し,画像ベーススコアは最高のパフォーマンスを示した。
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