論文の概要: Flatfish Disease Detection Based on Part Segmentation Approach and Disease Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11348v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 03:32:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 18:42:16.742438
• Title: Flatfish Disease Detection Based on Part Segmentation Approach and Disease Image Generation
• Title（参考訳）: 部分分割法と画像生成に基づくフラットフィッシュ病の検出
• Authors: Seo-Bin Hwang, Han-Young Kim, Chae-Yeon Heo, Hie-Yong Jung, Sung-Ju Jung, Yeong-Jun Cho,
• Abstract要約: ヒラメは、世界中で大量に消費される主要な養殖種である。 密集した農業環境のため、ヒラメは怪我や病気の影響を受けやすい。 本研究では, 魚の病気画像を生成的対向ネットワークと画像調和法を用いて拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5937476291232799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The flatfish is a major farmed species consumed globally in large quantities. However, due to the densely populated farming environment, flatfish are susceptible to injuries and diseases, making early disease detection crucial. Traditionally, diseases were detected through visual inspection, but observing large numbers of fish is challenging. Automated approaches based on deep learning technologies have been widely used, to address this problem, but accurate detection remains difficult due to the diversity of the fish and the lack of the fish disease dataset. In this study, augments fish disease images using generative adversarial networks and image harmonization methods. Next, disease detectors are trained separately for three body parts (head, fins, and body) to address individual diseases properly. In addition, a flatfish disease image dataset called \texttt{FlatIMG} is created and verified on the dataset using the proposed methods. A flash salmon disease dataset is also tested to validate the generalizability of the proposed methods. The results achieved 12\% higher performance than the baseline framework. This study is the first attempt to create a large-scale flatfish disease image dataset and propose an effective disease detection framework. Automatic disease monitoring could be achieved in farming environments based on the proposed methods and dataset.
• Abstract（参考訳）: ヒラメは、世界中で大量に消費される主要な養殖種である。 しかし、人口密集した農業環境のため、ヒラメは怪我や病気の影響を受けやすいため、早期発見が不可欠である。 伝統的に、視覚検査によって病気が検出されるが、多くの魚を観察することは困難である。 深層学習技術に基づく自動的なアプローチは、この問題に対処するために広く用いられているが、魚の多様性と魚病データセットの欠如により、正確な検出は難しいままである。 本研究では, 魚の病気画像を, 生成的敵ネットワークと画像調和法を用いて拡張する。 次に、疾患検出装置は、個々の疾患に適切に対処するために3つの身体部分(頭、ひれ、体)を個別に訓練する。 さらに, 提案手法を用いて, ヒラメのイメージデータセットを作成, 検証した。 また,本手法の一般化性を検証するために,フラッシュサーモン病データセットも試験した。 その結果、ベースラインフレームワークよりも12倍高いパフォーマンスを実現した。 本研究は,大規模なヒラメ画像データセットを作成し,有効な疾患検出フレームワークを提案するための最初の試みである。 提案手法とデータセットに基づいて,農業環境において自動疾患モニタリングを実現することができる。

関連論文リスト

• Self-supervised transformer-based pre-training method with General Plant Infection dataset [3.969851116372513]
  本研究では、コントラスト学習とマスクド画像モデリング(MIM)を組み合わせた高度なネットワークアーキテクチャを提案する。 提案するネットワークアーキテクチャは,植物害虫や病原体認識タスクに対処し,優れた検出精度を実現する。 私たちのコードとデータセットは、植物害虫の研究と病気の認識を促進するために公開されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T15:48:35Z)
• Quantifying Nematodes through Images: Datasets, Models, and Baselines of Deep Learning [3.219431589024008]
  植物寄生線虫は、毎年世界中で作物を著しく減らしている。 コンピュータビジョン技術は、線虫または線虫感染を定量化するための実現可能なソリューションを提供する。 本調査では,ディープラーニング初心者を対象とした最先端オブジェクト検出モデル,トレーニング手法,最適化手法,評価指標について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T17:52:31Z)
• Detection of healthy and diseased crops in drone captured images using Deep Learning [0.0]
  病気によって引き起こされる植物の正常な状態の破壊は、しばしば本質的な植物活動に干渉する。 ドローン画像を用いた植物病の効率的な検出のための深層学習に基づくアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T21:15:12Z)
• A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting Against COVID-19 [64.88701052813462]
  新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、感染拡大以来、世界にとって大きな課題となっている。 この病気と闘うために、一連の人工知能(AI)技術が開発され、現実世界のシナリオに適用される。 本稿では主に、マスク付き顔検出と関連するデータセットのAI技術に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T03:28:20Z)
• Unsupervised deep learning techniques for powdery mildew recognition based on multispectral imaging [63.62764375279861]
  本稿では,キュウリ葉の粉状ミドウを自動的に認識する深層学習手法を提案する。 マルチスペクトルイメージングデータに適用した教師なし深層学習技術に焦点をあてる。 本稿では, オートエンコーダアーキテクチャを用いて, 疾患検出のための2つの手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-20T13:29:13Z)
• Assessing glaucoma in retinal fundus photographs using Deep Feature Consistent Variational Autoencoders [63.391402501241195]
  緑内障は症状が重くなるまで無症状のままでいるため、検出が困難である。 緑内障の早期診断は機能的,構造的,臨床的評価に基づいて行われることが多い。 ディープラーニング手法はこのジレンマを、マーカー識別段階をバイパスし、ハイレベルな情報を分析してデータを分類することで部分的に解決している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T16:06:49Z)
• Fish Disease Detection Using Image Based Machine Learning Technique in Aquaculture [0.971137838903781]
  養殖における魚の病気は栄養の安全にとって重大な危険である。 画像の前処理とセグメンテーションはノイズを低減し、画像を誇張するために適用されている。 第二部では、機械学習のサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムの助けを借りて疾患を分類するための関連する特徴を抽出します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-09T13:22:44Z)
• Relational Subsets Knowledge Distillation for Long-tailed Retinal Diseases Recognition [65.77962788209103]
  本研究では,長尾データを知識に基づいて複数のクラスサブセットに分割し,クラスサブセット学習を提案する。 モデルがサブセット固有の知識の学習に集中するように強制する。 提案手法は長期網膜疾患認識タスクに有効であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-22T13:39:33Z)
• Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
  ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。 胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。 本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:29:30Z)
• Early Detection of Fish Diseases by Analyzing Water Quality Using Machine Learning Algorithm [0.0]
  本稿では,最先端の機械学習アルゴリズムを適用し,水質劣化を時間的かつ正確に検出・予測する。 実験の結果, 実際のデータセットを用いたアルゴリズムにより, 特定の水質に特有な魚病の検出精度が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T18:52:58Z)
• Predictive Modeling of ICU Healthcare-Associated Infections from Imbalanced Data. Using Ensembles and a Clustering-Based Undersampling Approach [55.41644538483948]
  本研究は,集中治療室における危険因子の同定と医療関連感染症の予測に焦点をあてる。 感染発生率の低減に向けた意思決定を支援することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-07T16:13:12Z)

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。