論文の概要: ViTaL: An Advanced Framework for Automated Plant Disease Identification
in Leaf Images Using Vision Transformers and Linear Projection For Feature
Reduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17424v2
- Date: Wed, 28 Feb 2024 02:16:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 11:48:36.021248
- Title: ViTaL: An Advanced Framework for Automated Plant Disease Identification
in Leaf Images Using Vision Transformers and Linear Projection For Feature
Reduction
- Title（参考訳）: ViTaL:視覚変換器と線形投影を用いた葉画像中の植物病自動識別のための高度なフレームワーク
- Authors: Abhishek Sebastian, Annis Fathima A, Pragna R, Madhan Kumar S,
Yaswanth Kannan G, Vinay Murali
- Abstract要約: 本稿では,植物葉画像中の疾患の自動識別のための堅牢な枠組みを提案する。
このフレームワークには、いくつかの重要なステージが組み込まれており、疾患の認識精度が向上している。
本報告では, 病原葉を全方位でスキャンするハードウェア設計を提案する。
- 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: Our paper introduces a robust framework for the automated identification of
diseases in plant leaf images. The framework incorporates several key stages to
enhance disease recognition accuracy. In the pre-processing phase, a thumbnail
resizing technique is employed to resize images, minimizing the loss of
critical image details while ensuring computational efficiency. Normalization
procedures are applied to standardize image data before feature extraction.
Feature extraction is facilitated through a novel framework built upon Vision
Transformers, a state-of-the-art approach in image analysis. Additionally,
alternative versions of the framework with an added layer of linear projection
and blockwise linear projections are explored. This comparative analysis allows
for the evaluation of the impact of linear projection on feature extraction and
overall model performance. To assess the effectiveness of the proposed
framework, various Convolutional Neural Network (CNN) architectures are
utilized, enabling a comprehensive evaluation of linear projection's influence
on key evaluation metrics. The findings demonstrate the efficacy of the
proposed framework, with the top-performing model achieving a Hamming loss of
0.054. Furthermore, we propose a novel hardware design specifically tailored
for scanning diseased leaves in an omnidirectional fashion. The hardware
implementation utilizes a Raspberry Pi Compute Module to address low-memory
configurations, ensuring practicality and affordability. This innovative
hardware solution enhances the overall feasibility and accessibility of the
proposed automated disease identification system. This research contributes to
the field of agriculture by offering valuable insights and tools for the early
detection and management of plant diseases, potentially leading to improved
crop yields and enhanced food security.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,植物葉画像中の疾患の自動識別のための堅牢な枠組みを提案する。
このフレームワークは、病気認識の精度を高めるためにいくつかの重要な段階を組み込んでいる。
プリプロセッシング段階では、画像のリサイズにサムネイルリサイズ技術が用いられ、重要な画像詳細の損失を最小限に抑えつつ、計算効率を確保できる。
特徴抽出の前に画像データの標準化に正規化手順を適用する。
画像解析における最先端のアプローチであるvision transformers上に構築された新しいフレームワークによって、機能抽出が容易になる。
さらに、線形射影とブロックワイズ線形射影の追加層を持つフレームワークの代替バージョンも検討されている。
この比較分析により、線形射影が特徴抽出および全体モデル性能に与える影響を評価することができる。
提案手法の有効性を評価するために,様々な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いて,線形射影が鍵評価指標に与える影響を包括的に評価する。
その結果, 提案手法の有効性が示され, トップパフォーマンスモデルではハミングの損失が0.054。
さらに,病葉を全方位的にスキャンするための新しいハードウェア設計を提案する。
ハードウェア実装では、Raspberry Pi Compute Moduleを使用して低メモリ構成に対応し、実用性と手頃さを確保する。
この革新的なハードウェアソリューションは、提案する自動疾患識別システムの全体的な実現可能性とアクセシビリティを高める。
この研究は、植物病の早期発見と管理のための貴重な洞察とツールを提供することで、農業の分野で貢献し、収穫量の向上と食料安全保障の向上に繋がる可能性がある。
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