論文の概要: AI-Driven Solutions for Falcon Disease Classification: Concatenated ConvNeXt cum EfficientNet AI Model Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04682v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 06:10:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:34.290406
• Title: AI-Driven Solutions for Falcon Disease Classification: Concatenated ConvNeXt cum EfficientNet AI Model Approach
• Title（参考訳）: ファルコン病の分類のためのAI駆動ソリューション:ConvNeXt cum EfficientNet AI Model Approach
• Authors: Alavikunhu Panthakkan, Zubair Medammal, S M Anzar, Fatma Taher, Hussain Al-Ahmad,
• Abstract要約: 本研究は,ファルコン病の分類にConcatenated ConvNeXtとEfficientNetのAIモデルを利用した最先端アプローチを提案する。 この研究では、精度、精度、リコール、f1スコアといったメトリクスを利用して、モデルトレーニングと評価のための包括的なデータセットを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17476232824732776
• License:
• Abstract: Falconry, an ancient practice of training and hunting with falcons, emphasizes the need for vigilant health monitoring to ensure the well-being of these highly valued birds, especially during hunting activities. This research paper introduces a cutting-edge approach, which leverages the power of Concatenated ConvNeXt and EfficientNet AI models for falcon disease classification. Focused on distinguishing 'Normal,' 'Liver,' and 'Aspergillosis' cases, the study employs a comprehensive dataset for model training and evaluation, utilizing metrics such as accuracy, precision, recall, and f1-score. Through rigorous experimentation and evaluation, we demonstrate the superior performance of the concatenated AI model compared to traditional methods and standalone architectures. This novel approach contributes to accurate falcon disease classification, laying the groundwork for further advancements in avian veterinary AI applications.
• Abstract（参考訳）: ファルコリー(Falconry)は、ファルコンを用いた訓練と狩猟の古来の実践であり、特に狩猟活動において、これらの高貴な鳥の健康を確実にするために、警戒的な健康モニタリングの必要性を強調している。 本研究は,ファルコン病の分類にConcatenated ConvNeXtとEfficientNetのAIモデルを利用した最先端アプローチを提案する。 この研究は、モデルトレーニングと評価に包括的なデータセットを使用し、精度、精度、リコール、f1スコアなどのメトリクスを活用する。 厳密な実験と評価を通じて、従来の手法やスタンドアロンアーキテクチャと比較して、連結AIモデルの優れた性能を示す。 この新しいアプローチは、正確なファルコン病の分類に寄与し、鳥の獣医学的AI応用におけるさらなる進歩の基礎を築いた。

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