Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimized Custom CNN for Real-Time Tomato Leaf Disease Detection

論文の概要: Optimized Custom CNN for Real-Time Tomato Leaf Disease Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18521v1
Date: Sun, 23 Feb 2025 18:27:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-27 15:24:46.249582
Title: Optimized Custom CNN for Real-Time Tomato Leaf Disease Detection
Title（参考訳）: リアルタイムトマト葉病検出のためのカスタムCNNの最適化
Authors: Mangsura Kabir Oni, Tabia Tanzin Prama,
Abstract要約: バングラデシュではトマトは主要な野菜であり、様々な料理の用途でその汎用性に評価される。病気の早期発見は、タイムリーな介入を実行し、トマト生産の持続可能性を確保するために重要である。従来の手動検査法は効果があるが、労働集約的であり、人的ミスを起こしやすい。本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた疾患自動検出システムの開発を試みた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In Bangladesh, tomatoes are a staple vegetable, prized for their versatility in various culinary applications. However, the cultivation of tomatoes is often hindered by a range of diseases that can significantly reduce crop yields and quality. Early detection of these diseases is crucial for implementing timely interventions and ensuring the sustainability of tomato production. Traditional manual inspection methods, while effective, are labor-intensive and prone to human error. To address these challenges, this research paper sought to develop an automated disease detection system using Convolutional Neural Networks (CNNs). A comprehensive dataset of tomato leaves was collected from the Brahmanbaria district, preprocessed to enhance image quality, and then applied to various deep learning models. Comparative performance analysis was conducted between YOLOv5, MobileNetV2, ResNet18, and our custom CNN model. In our study, the Custom CNN model achieved an impressive accuracy of 95.2%, significantly outperforming the other models, which achieved an accuracy of 77%, 89.38% and 71.88% respectively. While other models showed solid performance, our Custom CNN demonstrated superior results specifically tailored for the task of tomato leaf disease detection. These findings highlight the strong potential of deep learning techniques for improving early disease detection in tomato crops. By leveraging these advanced technologies, farmers can gain valuable insights to detect diseases at an early stage, allowing for more effective management practices. This approach not only promises to boost tomato yields but also contributes to the sustainability and resilience of the agricultural sector, helping to mitigate the impact of plant diseases on crop production.
Abstract（参考訳）: バングラデシュではトマトは主要な野菜であり、様々な料理の用途でその汎用性に評価される。しかし、トマトの栽培は、作物の収量や品質を著しく低下させる様々な病気によって妨げられていることが多い。これらの病気の早期発見は、タイムリーに介入し、トマト生産の持続可能性を確保するために重要である。従来の手動検査法は効果があるが、労働集約的であり、人的ミスを起こしやすい。これらの課題に対処するため,コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)を用いた自動疾患検出システムの開発を試みた。トマト葉の包括的データセットをBrahmanbaria地区から収集し、画像品質を向上させるために前処理し、様々なディープラーニングモデルに適用した。 YOLOv5, MobileNetV2, ResNet18, および我々のカスタムCNNモデルの比較性能解析を行った。この研究では、カスタムCNNモデルは95.2%の精度を達成し、他のモデルよりも大幅に優れ、それぞれ77%、89.38%、71.88%の精度を達成した。他のモデルでは良好な成績を示したが、カスタムCNNではトマト葉病検出に特化して優れた成績を示した。これらの知見は, トマト作物の早期疾患検出における深層学習技術の強い可能性を示すものである。これらの先進技術を活用することで、農家は病気を早期に検出するための貴重な洞察を得ることができ、より効果的な管理の実践を可能にします。このアプローチはトマトの収量を増加させるだけでなく、農業セクターの持続可能性やレジリエンスにも寄与し、植物病の作物生産への影響を軽減するのに役立つ。

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