論文の概要: Improved Cotton Leaf Disease Classification Using Parameter-Efficient Deep Learning Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17587v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 14:01:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 16:01:32.090510
- Title: Improved Cotton Leaf Disease Classification Using Parameter-Efficient Deep Learning Framework
- Title（参考訳）: パラメータ効率のよいディープラーニングフレームワークを用いた綿葉病の分類法の改良
- Authors: Aswini Kumar Patra, Tejashwini Gajurel,
- Abstract要約: 綿花は「白金」と呼ばれ、重要な生産課題に直面している。
この課題に対処するために、ディープラーニングと機械学習の技術が研究されている。
我々はMobileNetからトレーニング可能なレイヤのサブセットを統合する革新的なディープラーニングフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Cotton crops, often called "white gold," face significant production challenges, primarily due to various leaf-affecting diseases. As a major global source of fiber, timely and accurate disease identification is crucial to ensure optimal yields and maintain crop health. While deep learning and machine learning techniques have been explored to address this challenge, there remains a gap in developing lightweight models with fewer parameters which could be computationally effective for agricultural practitioners. To address this, we propose an innovative deep learning framework integrating a subset of trainable layers from MobileNet, transfer learning, data augmentation, a learning rate decay schedule, model checkpoints, and early stopping mechanisms. Our model demonstrates exceptional performance, accurately classifying seven cotton disease types with an overall accuracy of 98.42% and class-wise precision ranging from 96% to 100%. This results in significantly enhanced efficiency, surpassing recent approaches in accuracy and model complexity. The existing models in the literature have yet to attain such high accuracy, even when tested on data sets with fewer disease types. The substantial performance improvement, combined with the lightweight nature of the model, makes it practically suitable for real-world applications in smart farming. By offering a high-performing and efficient solution, our framework can potentially address challenges in cotton cultivation, contributing to sustainable agricultural practices.
- Abstract（参考訳）: 綿花は、しばしば「白金」と呼ばれ、主に葉に影響を及ぼす病気のために生産上の重大な課題に直面している。
繊維のグローバルな供給源として、最適な収量を確保し、作物の健康を維持するために、タイムリーで正確な病気の特定が不可欠である。
この課題に対処するために、ディープラーニングと機械学習の技術が研究されているが、農業従事者にとって計算的に有効なパラメータが少ない軽量モデルの開発には、依然としてギャップがある。
そこで本研究では,MobileNetからトレーニング可能なレイヤのサブセット,転送学習,データ拡張,学習速度減衰スケジュール,モデルチェックポイント,早期停止機構を統合した,革新的なディープラーニングフレームワークを提案する。
本モデルでは,96%から100%の精度で,全体の98.42%の精度で7種類の綿病を正確に分類した。
その結果、効率が大幅に向上し、最近の精度とモデルの複雑さのアプローチを超越した。
文献の既存のモデルは、病気の少ないデータセットでテストしても、そのような高い精度を達成できていない。
モデルの性能向上と軽量な性質が組み合わさって、スマート農業における実世界の応用に事実上適している。
高い性能と効率的なソリューションを提供することで、我々のフレームワークは綿花栽培の課題に対処し、持続可能な農業慣行に寄与する可能性がある。
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