論文の概要: Unleashing the Power of Transfer Learning Model for Sophisticated Insect Detection: Revolutionizing Insect Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07716v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 20:52:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 21:06:16.976473
- Title: Unleashing the Power of Transfer Learning Model for Sophisticated Insect Detection: Revolutionizing Insect Classification
- Title（参考訳）: 高度化昆虫検出のための移動学習モデルのパワーを開放する:進化的昆虫分類
- Authors: Md. Mahmudul Hasan, SM Shaqib, Ms. Sharmin Akter, Rabiul Alam, Afraz Ul Haque, Shahrun akter khushbu,
- Abstract要約: この研究では、MobileNetV2、ResNet152V2、Xecption、Custom CNNといったさまざまなモデルを使用します。
ResNet152V2アーキテクチャに基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の構築と評価を行った。
この結果は、昆虫の分類と昆虫学研究における現実世界の応用の可能性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.520707246175575
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The purpose of the Insect Detection System for Crop and Plant Health is to keep an eye out for and identify insect infestations in farming areas. By utilizing cutting-edge technology like computer vision and machine learning, the system seeks to identify hazardous insects early and accurately. This would enable prompt response to save crops and maintain optimal plant health. The Method of this study includes Data Acquisition, Preprocessing, Data splitting, Model Implementation and Model evaluation. Different models like MobileNetV2, ResNet152V2, Xecption, Custom CNN was used in this study. In order to categorize insect photos, a Convolutional Neural Network (CNN) based on the ResNet152V2 architecture is constructed and evaluated in this work. Achieving 99% training accuracy and 97% testing accuracy, ResNet152V2 demonstrates superior performance among four implemented models. The results highlight its potential for real-world applications in insect classification and entomology studies, emphasizing efficiency and accuracy. To ensure food security and sustain agricultural output globally, finding insects is crucial. Cutting-edge technology, such as ResNet152V2 models, greatly influence automating and improving the accuracy of insect identification. Efficient insect detection not only minimizes crop losses but also enhances agricultural productivity, contributing to sustainable food production. This underscores the pivotal role of technology in addressing challenges related to global food security.
- Abstract（参考訳）: 作物・植物健康のための昆虫検出システムの目的は、農業地帯における昆虫の寄生虫の発見と発見を目立たせることである。
コンピュータービジョンや機械学習などの最先端技術を活用して、有害昆虫を迅速かつ正確に識別する。
これにより、作物を救い、最適な植物の健康を維持することができる。
本研究は,データ取得,前処理,データ分割,モデル実装,モデル評価を含む。
この研究ではMobileNetV2、ResNet152V2、Xecption、Custom CNNといった異なるモデルが使用された。
昆虫の写真を分類するために,ResNet152V2アーキテクチャに基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を構築し,評価した。
ResNet152V2は、99%のトレーニング精度と97%のテスト精度を達成した。
この結果は、昆虫の分類と昆虫学研究における現実世界の応用の可能性を強調し、効率と精度を強調した。
食料の安全を確保し、世界の農業生産を維持するためには、昆虫の発見が不可欠である。
ResNet152V2モデルのようなカットエッジ技術は、昆虫の識別の自動化と精度の向上に大きな影響を与えている。
効率的な昆虫検出は作物の損失を最小限に抑えるだけでなく、農業の生産性を高め、持続可能な食料生産に寄与する。
このことは、グローバルな食料安全保障に関わる課題に対処する上で、テクノロジーが重要な役割を担っていることを裏付けている。
関連論文リスト
- Artificial Immune System of Secure Face Recognition Against Adversarial Attacks [67.31542713498627]
昆虫生産には 最大限の可能性を実現するために 最適化が必要です
これは選択的育種による興味のある形質の改善が目的である。
このレビューは、様々な分野の知識と、動物の繁殖、定量的遺伝学、進化生物学、昆虫学のギャップを埋めるものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-26T07:50:58Z) - Insect Identification in the Wild: The AMI Dataset [35.41544843896443]
昆虫は世界の生物多様性の半分を占めるが、世界の昆虫の多くは姿を消している。
この危機にもかかわらず、昆虫の多様性と豊かさに関するデータはいまだに不十分である。
昆虫認識のための大規模な機械学習ベンチマークを初めて提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T09:57:02Z) - Low Cost Machine Vision for Insect Classification [33.7054351451505]
本稿では,低コストでスケーラブルなオープンソースシステムとして開発されたマルチセンサシステムの一部として,イメージング手法を提案する。
このシステムは、同じ昆虫種16種と異なる属、家系、順序からなるデータセットで、例に評価される。
種間類似度の高い種を分類するためには,昆虫のイメージトリミングが必要であることが証明された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-26T15:43:24Z) - InsectMamba: Insect Pest Classification with State Space Model [8.470757741028661]
InsectMambaは、ステートスペースモデル(SSM)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、マルチヘッド自己認識機構(MSA)、マルチレイヤパーセプトロン(MLP)をMix-SSMブロックに統合する新しいアプローチである。
5種類の害虫分類データセットの強い競争相手に対して評価された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-04T17:34:21Z) - Insect-Foundation: A Foundation Model and Large-scale 1M Dataset for Visual Insect Understanding [15.383106771910274]
現在のマシンビジョンモデルは、高性能を達成するために大量のデータを必要とする。
Insect-1M"データセットは,昆虫に関する基礎モデルトレーニングに革命をもたらすことを意図したゲーム変更リソースである。
私たちのデータセットは、昆虫の幅広い範囲をカバーしており、100万枚の画像を含む分類分類階層と昆虫の記載の密度の高い識別ラベルは、昆虫学のパノラマ的なビューを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-26T06:17:29Z) - Deep learning powered real-time identification of insects using citizen
science data [17.13608307250744]
InsectNetは、侵入した種を識別し、きめ細かい昆虫種を識別し、挑戦的な背景において効果的に働く。
また、不確実な場合には予測を控え、シームレスな人間の介入を助長し、実用的で信頼できるツールにもなれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-04T23:56:53Z) - Revolutionizing Agrifood Systems with Artificial Intelligence: A Survey [93.34268594812599]
我々は、AI技術がアグリフードシステムをどう変え、現代のアグリフード産業に貢献するかをレビューする。
本稿では,農業,畜産,漁業において,アグリフードシステムにおけるAI手法の進歩について概説する。
我々は、AIで現代のアグリフードシステムを変革するための潜在的な課題と有望な研究機会を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-03T05:16:54Z) - Spatial Monitoring and Insect Behavioural Analysis Using Computer Vision
for Precision Pollination [6.2997667081978825]
昆虫は作物の最も重要な世界的な受粉者であり、自然生態系の持続可能性を維持する上で重要な役割を担っている。
現在のコンピュータビジョンは、複雑な屋外環境における昆虫追跡を空間的に制限している。
本稿では,昆虫数計測,昆虫の動き追跡,行動解析,受粉予測のためのマーカーレスデータキャプチャーシステムを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-10T05:11:28Z) - An Efficient Insect Pest Classification Using Multiple Convolutional
Neural Network Based Models [0.3222802562733786]
昆虫の分類は、様々な種類、スケール、形状、フィールドの複雑な背景、昆虫種間の外観的類似性から難しい課題である。
本研究では、注目、特徴ピラミッド、きめ細かいモデルを含む、さまざまな畳み込みニューラルネットワークベースのモデルを提示する。
実験の結果、これらの畳み込みニューラルネットワークベースのモデルを組み合わせることで、これらの2つのデータセットの最先端の手法よりもパフォーマンスが向上することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-26T12:53:28Z) - Potato Crop Stress Identification in Aerial Images using Deep
Learning-based Object Detection [60.83360138070649]
本稿では, 深層ニューラルネットワークを用いたジャガイモの空中画像解析手法を提案する。
主な目的は、植物レベルでの健康作物とストレス作物の自動空間認識を実証することである。
実験により、フィールド画像中の健康植物とストレス植物を識別し、平均Dice係数0.74を達成できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T21:57:40Z) - One-Shot Learning with Triplet Loss for Vegetation Classification Tasks [45.82374977939355]
三重項損失関数は、ワンショット学習タスクの精度を大幅に向上できる選択肢の1つである。
2015年からは、多くのプロジェクトがシームズネットワークとこの種の損失を顔認識とオブジェクト分類に利用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-14T10:44:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。