論文の概要: IndoHerb: Indonesia Medicinal Plants Recognition using Transfer Learning and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01604v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 08:16:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 14:47:09.203823
• Title: IndoHerb: Indonesia Medicinal Plants Recognition using Transfer Learning and Deep Learning
• Title（参考訳）: IndoHerb:移動学習と深層学習を用いたインドネシアの薬草認識
• Authors: Muhammad Salman Ikrar Musyaffa, Novanto Yudistira, Muhammad Arif Rahman
• Abstract要約: 本研究の目的は,インドネシアの草本植物を分類するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムから伝達学習を実装することである。 DenseNet121は87.4%の精度のモデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.191505742658975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Herbal plants are nutritious plants that can be used as an alternative to traditional disease healing. In Indonesia there are various types of herbal plants. But with the development of the times, the existence of herbal plants as traditional medicines began to be forgotten so that not everyone could recognize them. Having the ability to identify herbal plants can have many positive impacts. However, there is a problem where identifying plants can take a long time because it requires in-depth knowledge and careful examination of plant criteria. So that the application of computer vision can help identify herbal plants. Previously, research had been conducted on the introduction of herbal plants from Vietnam using several algorithms, but from these research the accuracy was not high enough. Therefore, this study intends to implement transfer learning from the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm to classify types of herbal plants from Indonesia. This research was conducted by collecting image data of herbal plants from Indonesia independently through the Google Images search engine. After that, it will go through the data preprocessing, classification using the transfer learning method from CNN, and analysis will be carried out. The CNN transfer learning models used are ResNet34, DenseNet121, and VGG11_bn. Based on the test results of the three models, it was found that DenseNet121 was the model with the highest accuracy, which was 87.4%. In addition, testing was also carried out using the scratch model and obtained an accuracy of 43.53%. The Hyperparameter configuration used in this test is the ExponentialLR scheduler with a gamma value of 0.9; learning rate 0.001; Cross Entropy Loss function; Adam optimizer; and the number of epochs is 50. Indonesia Medicinal Plant Dataset can be accessed at the following link https://github.com/Salmanim20/indo_medicinal_plant
• Abstract（参考訳）: 草本植物は、伝統的な病気の治癒の代替として使用できる栄養価の高い植物である。 インドネシアには様々な種類の草本植物がある。 しかし、時代が進むにつれて、伝統的な薬品としての草本植物の存在を忘れてしまい、誰もが認識できなかった。 草本植物を識別する能力を持つことは多くのポジティブな影響がある。 しかし、詳細な知識と植物基準の精査が必要であるため、植物を特定するのに長い時間がかかるという問題がある。 コンピュータビジョンの応用はハーブの植物を識別するのに役立ちます これまで、ベトナムからいくつかのアルゴリズムを用いて草本植物を導入する研究が行われてきたが、これらの研究から精度は十分ではなかった。 そこで本研究では,インドネシアの草本植物の種類を分類するために,コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムからトランスファーラーニングを実装することを目的とする。 この研究は、インドネシアのハーブ植物の画像データをgoogleイメージ検索エンジンで独自に収集して行われた。 その後、データ前処理、CNNからの転写学習手法を用いた分類を行い、分析を行う。 CNN転送学習モデルはResNet34、DenseNet121、VGG11_bnである。 この3つのモデルの試験結果から、drknet121が最も精度の高いモデルであることが判明し、87.4%であった。 また,スクラッチモデルを用いて試験を行い,精度は43.53%であった。 このテストで使用されるハイパーパラメータの構成は、ガンマ値0.9の指数型スケジューラ、学習率0.01、クロスエントロピー損失関数、adamオプティマイザ、エポック数50である。 インドネシアのメディカル・プラント・データセットは以下のリンクでアクセスできる。

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