論文の概要: Potato Leaf Disease Classification using Deep Learning: A Convolutional Neural Network Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02338v1
• Date: Sat, 4 Nov 2023 07:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 18:07:49.077858
• Title: Potato Leaf Disease Classification using Deep Learning: A Convolutional Neural Network Approach
• Title（参考訳）: 深層学習によるPotato Leaf病の分類:畳み込みニューラルネットワークによるアプローチ
• Authors: Utkarsh Yashwant Tambe, A. Shobanadevi, A. Shanthini and Hsiu-Chun Hsu
• Abstract要約: コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)は、ジャガイモの葉の病気を分類するために用いられる。 CNNモデルは、全体的な精度99.1%であり、2種類のジャガイモの葉の病気を同定するのに非常に正確である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this study, a Convolutional Neural Network (CNN) is used to classify potato leaf illnesses using Deep Learning. The suggested approach entails preprocessing the leaf image data, training a CNN model on that data, and assessing the model's success on a test set. The experimental findings show that the CNN model, with an overall accuracy of 99.1%, is highly accurate in identifying two kinds of potato leaf diseases, including Early Blight, Late Blight, and Healthy. The suggested method may offer a trustworthy and effective remedy for identifying potato diseases, which is essential for maintaining food security and minimizing financial losses in agriculture. The model can accurately recognize the various disease types even when there are severe infections present. This work highlights the potential of deep learning methods for categorizing potato diseases, which can help with effective and automated disease management in potato farming.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ディープラーニングを用いて、ジャガイモ葉病の分類に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。 提案するアプローチでは、リーフイメージデータの事前処理、そのデータ上でCNNモデルをトレーニング、テストセットでのモデルの成功を評価する。 実験結果によると、CNNモデル全体の精度は99.1%であり、初期明光、後期明光、健康といった2種類のジャガイモの葉病を同定する上で非常に正確である。 提案手法は, 食品の安全維持と農業の財政的損失の最小化に不可欠なジャガイモ病の同定に, 信頼性と効果的な対策を提供する。 モデルでは、重症感染症が存在する場合でも、さまざまな疾患タイプを正確に認識することができる。 本研究は,ジャガイモ栽培における効果的かつ自動化された病害管理を支援する,ジャガイモ病を分類するための深層学習手法の可能性を強調した。

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