論文の概要: DDD: Discriminative Difficulty Distance for plant disease diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00734v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 05:34:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:15:46.173830
• Title: DDD: Discriminative Difficulty Distance for plant disease diagnosis
• Title（参考訳）: DDD:植物病診断における識別困難距離
• Authors: Yuji Arima, Satoshi Kagiwada, Hitoshi Iyatomi,
• Abstract要約: 植物病の診断は難しい分類課題である。 差別的困難距離(DDD)は、トレーニングとテストデータセットの間のドメインギャップを定量化するために設計された、新しいメトリクスである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7992435001846827
• License:
• Abstract: Recent studies on plant disease diagnosis using machine learning (ML) have highlighted concerns about the overestimated diagnostic performance due to inappropriate data partitioning, where training and test datasets are derived from the same source (domain). Plant disease diagnosis presents a challenging classification task, characterized by its fine-grained nature, vague symptoms, and the extensive variability of image features within each domain. In this study, we propose the concept of Discriminative Difficulty Distance (DDD), a novel metric designed to quantify the domain gap between training and test datasets while assessing the classification difficulty of test data. DDD provides a valuable tool for identifying insufficient diversity in training data, thus supporting the development of more diverse and robust datasets. We investigated multiple image encoders trained on different datasets and examined whether the distances between datasets, measured using low-dimensional representations generated by the encoders, are suitable as a DDD metric. The study utilized 244,063 plant disease images spanning four crops and 34 disease classes collected from 27 domains. As a result, we demonstrated that even if the test images are from different crops or diseases than those used to train the encoder, incorporating them allows the construction of a distance measure for a dataset that strongly correlates with the difficulty of diagnosis indicated by the disease classifier developed independently. Compared to the base encoder, pre-trained only on ImageNet21K, the correlation higher by 0.106 to 0.485, reaching a maximum of 0.909.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)を用いた植物病診断の最近の研究は、トレーニングデータセットとテストデータセットが同一のソース(ドメイン)から抽出される不適切なデータ分割による過大評価診断性能に関する懸念を浮き彫りにした。 植物病の診断は、その細粒度の性質、曖昧な症状、および各領域における画像の特徴の広範囲な変動を特徴とする、困難な分類課題を呈する。 本研究では,テストデータの分類の難しさを評価しつつ,トレーニングとテストデータセット間の領域ギャップを定量化する新しい尺度である差別的困難距離(DDD)の概念を提案する。 DDDは、トレーニングデータの不十分な多様性を特定するための貴重なツールを提供し、より多様性があり堅牢なデータセットの開発をサポートする。 異なるデータセットで訓練された複数の画像エンコーダについて検討し、エンコーダによって生成された低次元表現を用いて測定されたデータセット間の距離がDDDメトリックとして適切かどうかを検討した。 この研究は、27のドメインから収集された4つの作物と34の病種にまたがる244,063の植物病画像を利用した。 その結果, 検査画像がエンコーダの訓練に用いるものとは異なる作物や病気のものである場合においても, 独立に開発された疾患分類器で示される診断の難しさと強く相関するデータセットの距離測定を構築できることを示した。 ImageNet21Kでのみトレーニングされたベースエンコーダと比較して、相関は0.106から0.485に高くなり、最大0.909に達した。

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