論文の概要: Automatic Image Annotation (AIA) of AlmondNet-20 Method for Almond Detection by Improved CNN-based Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11253v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 23:50:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:38:17.812217
• Title: Automatic Image Annotation (AIA) of AlmondNet-20 Method for Almond Detection by Improved CNN-based Model
• Title（参考訳）: 改良CNNモデルによるオールモンド検出のためのAlmondNet-20法の自動画像アノテーション(AIA)
• Authors: Mohsen Asghari Ilani, Saba Moftakhar Tehran, Ashkan Kavei, Arian Radmehr,
• Abstract要約: 本稿では,アーモンドとその殻の分解過程の向上を目的とした,革新的な方法論を提案する。 最先端のDeep Convolutional Neural Networks(CNN)、特にAlmondNet-20アーキテクチャを活用して、これまでにない精度で99%以上を達成している。 本モデルでは,1000エポック以上の微妙な訓練を行った結果,99%の精度,0.0567の最小損失関数が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In response to the burgeoning global demand for premium agricultural products, particularly within the competitive nut market, this paper introduces an innovative methodology aimed at enhancing the grading process for almonds and their shells. Leveraging state-of-the-art Deep Convolutional Neural Networks (CNNs), specifically the AlmondNet-20 architecture, our study achieves exceptional accuracy exceeding 99%, facilitated by the utilization of a 20-layer CNN model. To bolster robustness in differentiating between almonds and shells, data augmentation techniques are employed, ensuring the reliability and accuracy of our classification system. Our model, meticulously trained over 1000 epochs, demonstrates remarkable performance, boasting an accuracy rate of 99% alongside a minimal loss function of 0.0567. Rigorous evaluation through test datasets further validates the efficacy of our approach, revealing impeccable precision, recall, and F1-score metrics for almond detection. Beyond its technical prowess, this advanced classification system offers tangible benefits to both industry experts and non-specialists alike, ensuring globally reliable almond classification. The application of deep learning algorithms, as showcased in our study, not only enhances grading accuracy but also presents opportunities for product patents, thereby contributing to the economic value of our nation. Through the adoption of cutting-edge technologies such as the AlmondNet-20 model, we pave the way for future advancements in agricultural product classification, ultimately enriching global trade and economic prosperity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特に競争力のあるナッツ市場における高級農産物の世界的な需要の高まりに応えて,アーモンドとその殻の格付けプロセスの向上を目的とした革新的な手法を提案する。 最先端のDeep Convolutional Neural Networks(CNN)、特にAlmondNet-20アーキテクチャを活用することで、20層CNNモデルの利用により、99%を超える例外的精度を達成できる。 アーモンドと貝殻の識別におけるロバスト性を高めるため,データ拡張技術を用いて分類システムの信頼性と精度を確保する。 本モデルでは,1000エポック以上の微妙な訓練を行った結果,99%の精度,0.0567の最小損失関数が得られた。 テストデータセットによる厳密な評価は、我々のアプローチの有効性をさらに検証し、アーモンド検出のための不正確な精度、リコール、F1スコアメトリクスを明らかにする。 技術だけでなく、この高度な分類システムは、業界の専門家と非専門家の両方に有意義な利益をもたらし、グローバルに信頼できるアーモンド分類を確実にする。 本研究で示すように,ディープラーニングアルゴリズムの適用は,学習精度の向上だけでなく,製品特許の機会も与え,我が国の経済的価値に寄与する。 AlmondNet-20モデルのような最先端技術の導入により、我々は将来の農業製品分類の進歩の道を開き、最終的にはグローバルな貿易と経済の繁栄を豊かにする。

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