Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Multimodal Approach for Advanced Pest Detection and Classification

論文の概要: A Multimodal Approach for Advanced Pest Detection and Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10948v1
Date: Mon, 18 Dec 2023 05:54:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-20 21:17:27.010121
Title: A Multimodal Approach for Advanced Pest Detection and Classification
Title（参考訳）: 高度害虫検出・分類のためのマルチモーダルアプローチ
Authors: Jinli Duan, Haoyu Ding, Sung Kim
Abstract要約: 本稿では,農業害虫検出のための多モード深層学習フレームワークを提案する。小型BERTの自然言語処理とR-CNNとResNet-18の画像処理を組み合わせる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9003384937161055
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: This paper presents a novel multi modal deep learning framework for enhanced agricultural pest detection, combining tiny-BERT's natural language processing with R-CNN and ResNet-18's image processing. Addressing limitations of traditional CNN-based visual methods, this approach integrates textual context for more accurate pest identification. The R-CNN and ResNet-18 integration tackles deep CNN issues like vanishing gradients, while tiny-BERT ensures computational efficiency. Employing ensemble learning with linear regression and random forest models, the framework demonstrates superior discriminate ability, as shown in ROC and AUC analyses. This multi modal approach, blending text and image data, significantly boosts pest detection in agriculture. The study highlights the potential of multi modal deep learning in complex real-world scenarios, suggesting future expansions in diversity of datasets, advanced data augmentation, and cross-modal attention mechanisms to enhance model performance.
Abstract（参考訳）: 本稿では,小型BERTの自然言語処理とR-CNNとResNet-18の画像処理を組み合わせた,農業害虫検出のための新しい多モード深層学習フレームワークを提案する。従来のCNNに基づく視覚的手法の限界に対処するため、本手法はテキストコンテキストを統合してより正確な害虫識別を行う。 R-CNNとResNet-18の統合は、グラデーションの消失のような深いCNNの問題に対処する。線形回帰モデルとランダム森林モデルを用いたアンサンブル学習を用いて、ROCおよびAUC分析で示されるように、優れた識別能力を示す。テキストと画像データを組み合わせたこのマルチモーダルアプローチは、農業における害虫検出を著しく促進する。この研究は、複雑な実世界のシナリオにおけるマルチモーダルディープラーニングの可能性を強調し、将来のデータセットの多様性の拡大、高度なデータ拡張、モデルパフォーマンスを高めるためのモーダルアテンションメカニズムを提案する。

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