論文の概要: Deep Learning for Plant Identification and Disease Classification from Leaf Images: Multi-prediction Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16273v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 01:06:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 17:31:03.726505
• Title: Deep Learning for Plant Identification and Disease Classification from Leaf Images: Multi-prediction Approaches
• Title（参考訳）: 葉画像からの植物同定と病因分類のための深層学習:マルチプレディションアプローチ
• Authors: Jianping Yao and Son N. Tran and Saurabh Garg and Samantha Sawyer
• Abstract要約: 本研究は,植物識別と病原性分類に関する最近の深層学習手法について調査する。 我々は、GSMo-CNN(Generalized Stacking Multi-output CNN)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 提案したGSMo-CNNは,3つのベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.73818032506552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning plays an important role in modern agriculture, especially in plant pathology using leaf images where convolutional neural networks (CNN) are attracting a lot of attention. While numerous reviews have explored the applications of deep learning within this research domain, there remains a notable absence of an empirical study to offer insightful comparisons due to the employment of varied datasets in the evaluation. Furthermore, a majority of these approaches tend to address the problem as a singular prediction task, overlooking the multifaceted nature of predicting various aspects of plant species and disease types. Lastly, there is an evident need for a more profound consideration of the semantic relationships that underlie plant species and disease types. In this paper, we start our study by surveying current deep learning approaches for plant identification and disease classification. We categorise the approaches into multi-model, multi-label, multi-output, and multi-task, in which different backbone CNNs can be employed. Furthermore, based on the survey of existing approaches in plant pathology and the study of available approaches in machine learning, we propose a new model named Generalised Stacking Multi-output CNN (GSMo-CNN). To investigate the effectiveness of different backbone CNNs and learning approaches, we conduct an intensive experiment on three benchmark datasets Plant Village, Plant Leaves, and PlantDoc. The experimental results demonstrate that InceptionV3 can be a good choice for a backbone CNN as its performance is better than AlexNet, VGG16, ResNet101, EfficientNet, MobileNet, and a custom CNN developed by us. Interestingly, empirical results support the hypothesis that using a single model can be comparable or better than using two models. Finally, we show that the proposed GSMo-CNN achieves state-of-the-art performance on three benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は現代農業において重要な役割を担い、特に葉のイメージを用いた植物病理学では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が注目を集めている。 この研究領域における深層学習の適用について多くのレビューが寄せられているが、評価に様々なデータセットが使用されているため、洞察に富んだ比較を行う実験的な研究は、いまだに存在しない。 さらに、これらのアプローチの大半は、植物種や病気の様々な側面を予測する多面的な性質を見越して、特異な予測課題としてこの問題に対処する傾向にある。 最後に、植物種と病気のタイプに根ざした意味関係について、より深い考察が必要であることは明らかである。 本稿では,植物識別と病原性分類に関する最近の深層学習アプローチを調査し,本研究に着手する。 我々は、異なるバックボーンCNNを使用できるマルチモデル、マルチラベル、マルチアウトプット、マルチタスクへのアプローチを分類する。 さらに、植物病理学における既存アプローチの調査と機械学習における利用可能なアプローチの研究に基づいて、GSMo-CNN(Generalized Stacking Multi-output CNN)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 異なるバックボーンCNNと学習アプローチの有効性を検討するため,プラントビレッジ,植物葉,植物ドキュメンテーションの3つのベンチマークデータセットに対して集中的な実験を行った。 InceptionV3は、AlexNet、VGG16、ResNet101、EfficientNet、MobileNet、そして私たちが開発したカスタムCNNよりもパフォーマンスが良いため、バックボーンCNNにとって良い選択であることを示している。 興味深いことに、経験的な結果は、一つのモデルを使うことは2つのモデルを使用するよりも同等か良いという仮説を支持する。 最後に,提案するgsmo-cnnが3つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実現することを示す。

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