論文の概要: Early Detection of Coffee Leaf Rust Through Convolutional Neural Networks Trained on Low-Resolution Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14737v1
- Date: Sat, 20 Jul 2024 03:24:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 21:14:02.675805
- Title: Early Detection of Coffee Leaf Rust Through Convolutional Neural Networks Trained on Low-Resolution Images
- Title（参考訳）: 低解像度画像を用いた畳み込みニューラルネットワークによるコーヒー葉の早期検出
- Authors: Angelly Cabrera, Kleanthis Avramidis, Shrikanth Narayanan,
- Abstract要約: コーヒー葉のさびは、真菌のHemileia vastatrixによって引き起こされた葉病であり、コーヒー生産にとって大きな脅威となる。
早期疾患検出を強化するためのディープラーニングモデルは、広範囲な処理能力と大量のデータを必要とする。
本稿では,高域通過フィルタを用いたトレーニング画像のコントラスト向上を目的とした前処理手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.195033353775006
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Coffee leaf rust, a foliar disease caused by the fungus Hemileia vastatrix, poses a major threat to coffee production, especially in Central America. Climate change further aggravates this issue, as it shortens the latency period between initial infection and the emergence of visible symptoms in diseases like leaf rust. Shortened latency periods can lead to more severe plant epidemics and faster spread of diseases. There is, hence, an urgent need for effective disease management strategies. To address these challenges, we explore the potential of deep learning models for enhancing early disease detection. However, deep learning models require extensive processing power and large amounts of data for model training, resources that are typically scarce. To overcome these barriers, we propose a preprocessing technique that involves convolving training images with a high-pass filter to enhance lesion-leaf contrast, significantly improving model efficacy in resource-limited environments. This method and our model demonstrated a strong performance, achieving over 90% across all evaluation metrics--including precision, recall, F1-score, and the Dice coefficient. Our experiments show that this approach outperforms other methods, including two different image preprocessing techniques and using unaltered, full-color images.
- Abstract（参考訳）: コーヒー葉のさびは、真菌のHemileia vastatrixによって引き起こされる葉病であり、特に中央アメリカではコーヒー生産に大きな脅威をもたらす。
気候変動は、初期感染と葉のさびのような病気の症状の出現までの遅延期間を短縮するので、この問題をさらに悪化させる。
潜伏期間の短縮は、より深刻な植物疫病や病気の拡散を早める可能性がある。
したがって、効果的な疾患管理戦略が緊急に必要である。
これらの課題に対処するため,早期疾患検出のためのディープラーニングモデルの可能性を探る。
しかし、ディープラーニングモデルは、モデルトレーニングに広範囲な処理能力と大量のデータを必要とする。
これらの障壁を克服するため, トレーニング画像と高域通過フィルタを併用して病変葉のコントラストを向上し, 資源制限環境におけるモデルの有効性を著しく向上させる前処理手法を提案する。
本手法とモデルでは,精度,リコール,F1スコア,Dice係数など,すべての評価指標に対して90%以上を達成し,高い性能を示した。
実験の結果,この手法は2種類の画像前処理技術や,未修正のフルカラー画像など,他の手法よりも優れていることがわかった。
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