論文の概要: Few-shot Metric Domain Adaptation: Practical Learning Strategies for an Automated Plant Disease Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18859v1
• Date: Wed, 25 Dec 2024 10:01:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:28:24.634725
• Title: Few-shot Metric Domain Adaptation: Practical Learning Strategies for an Automated Plant Disease Diagnosis
• Title（参考訳）: 数ショットのメトリックドメイン適応:自動植物病診断のための実践的学習戦略
• Authors: Shoma Kudo, Satoshi Kagiwada, Hitoshi Iyatomi,
• Abstract要約: FMDA(Few-shot Metric Domain Adaptation)は、実用的なシステムにおける診断精度を高めるための柔軟で効果的なアプローチである。 FMDAは、ソース(トレーニング)データの特徴空間とターゲットデータとの"距離"を最小限に抑える診断モデルに制約を導入することで、ドメインの相違を低減します。 大規模な実験では、FMDAはF1スコアを11.1点から29.3点に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7992435001846827
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• Abstract: Numerous studies have explored image-based automated systems for plant disease diagnosis, demonstrating impressive diagnostic capabilities. However, recent large-scale analyses have revealed a critical limitation: that the diagnostic capability suffers significantly when validated on images captured in environments (domains) differing from those used during training. This shortfall stems from the inherently limited dataset size and the diverse manifestation of disease symptoms, combined with substantial variations in cultivation environments and imaging conditions, such as equipment and composition. These factors lead to insufficient variety in training data, ultimately constraining the system's robustness and generalization. To address these challenges, we propose Few-shot Metric Domain Adaptation (FMDA), a flexible and effective approach for enhancing diagnostic accuracy in practical systems, even when only limited target data is available. FMDA reduces domain discrepancies by introducing a constraint to the diagnostic model that minimizes the "distance" between feature spaces of source (training) data and target data with limited samples. FMDA is computationally efficient, requiring only basic feature distance calculations and backpropagation, and can be seamlessly integrated into any machine learning (ML) pipeline. In large-scale experiments, involving 223,015 leaf images across 20 fields and 3 crop species, FMDA achieved F1 score improvements of 11.1 to 29.3 points compared to cases without target data, using only 10 images per disease from the target domain. Moreover, FMDA consistently outperformed fine-tuning methods utilizing the same data, with an average improvement of 8.5 points.
• Abstract（参考訳）: 植物病の診断のための画像ベースの自動システムについて多くの研究が行われており、目覚ましい診断能力を示している。 しかし、最近の大規模分析では、診断能力はトレーニング中に使用されるものとは異なる環境(ドメイン)で撮影された画像に対して著しく低下することが明らかになっている。 この欠点は、本質的に限られたデータセットのサイズと、病気の症状の多様さに起因し、栽培環境や、機器や構成などの画像条件のかなりの変化と相まって生じる。 これらの要因はトレーニングデータに不十分な多様性をもたらし、最終的にはシステムの堅牢性と一般化を制約する。 これらの課題に対処するために,限定された対象データしか利用できない場合でも,実用システムにおける診断精度を向上させるためのフレキシブルかつ効果的なアプローチであるFew-shot Metric Domain Adaptation (FMDA)を提案する。 FMDAは、ソース(トレーニング)データの特徴空間とターゲットデータとの"距離"を最小限に抑える診断モデルに制約を導入することで、ドメインの相違を低減します。 FMDAは計算効率が良く、基本的な特徴距離計算とバックプロパゲーションしか必要とせず、任意の機械学習(ML)パイプラインにシームレスに統合できる。 20の畑と3種の葉の223,015枚の画像を含む大規模な実験において、FMDAはF1スコアを目標データのない場合と比較して11.1から29.3ポイント改善した。 さらに、FMDAは、同じデータを利用した微調整法を一貫して上回り、平均8.5ポイント改善した。

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