論文の概要: Soybean Disease Detection via Interpretable Hybrid CNN-GNN: Integrating MobileNetV2 and GraphSAGE with Cross-Modal Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01284v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 08:12:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:22:12.283331
• Title: Soybean Disease Detection via Interpretable Hybrid CNN-GNN: Integrating MobileNetV2 and GraphSAGE with Cross-Modal Attention
• Title（参考訳）: 解釈可能なハイブリッドCNN-GNNによる大豆病検出:MobileNetV2とGraphSAGEの統合と相互注意
• Authors: Md Abrar Jahin, Soudeep Shahriar, M. F. Mridha, Nilanjan Dey,
• Abstract要約: 大豆の葉の病原体の検出は農業の生産性にとって重要であるが、視覚的に類似した症状と限定的な解釈可能性のために課題に直面している。 本稿では,局所化特徴抽出のためのMobileNetV2とリレーショナルモデリングのためのGraphSAGEを相乗化する,解釈可能なハイブリッドCNN-Graph Neural Network(GNN)フレームワークを提案する。 クロスモーダル解釈はGrad-CAMおよびEigen-CAMビジュアライゼーションを通じて実現され、熱マップを生成して疾患の流入領域をハイライトする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0681376988193843
• License:
• Abstract: Soybean leaf disease detection is critical for agricultural productivity but faces challenges due to visually similar symptoms and limited interpretability in conventional methods. While Convolutional Neural Networks (CNNs) excel in spatial feature extraction, they often neglect inter-image relational dependencies, leading to misclassifications. This paper proposes an interpretable hybrid Sequential CNN-Graph Neural Network (GNN) framework that synergizes MobileNetV2 for localized feature extraction and GraphSAGE for relational modeling. The framework constructs a graph where nodes represent leaf images, with edges defined by cosine similarity-based adjacency matrices and adaptive neighborhood sampling. This design captures fine-grained lesion features and global symptom patterns, addressing inter-class similarity challenges. Cross-modal interpretability is achieved via Grad-CAM and Eigen-CAM visualizations, generating heatmaps to highlight disease-influential regions. Evaluated on a dataset of ten soybean leaf diseases, the model achieves $97.16\%$ accuracy, surpassing standalone CNNs ($\le95.04\%$) and traditional machine learning models ($\le77.05\%$). Ablation studies validate the sequential architecture's superiority over parallel or single-model configurations. With only 2.3 million parameters, the lightweight MobileNetV2-GraphSAGE combination ensures computational efficiency, enabling real-time deployment in resource-constrained environments. The proposed approach bridges the gap between accurate classification and practical applicability, offering a robust, interpretable tool for agricultural diagnostics while advancing CNN-GNN integration in plant pathology research.
• Abstract（参考訳）: 大豆の葉の病原体検出は農業生産性にとって重要であるが、従来の方法では視覚的に類似した症状と限定的な解釈可能性のために課題に直面している。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は空間的特徴抽出に優れるが、画像間の依存関係を無視することが多く、誤分類につながる。 本稿では,局所化特徴抽出のためのMobileNetV2とリレーショナルモデリングのためのGraphSAGEを相乗化する,解釈可能なハイブリッドCNN-Graph Neural Network(GNN)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、ノードが葉のイメージを表現するグラフを構築し、コサイン類似性に基づく隣接行列と適応的な近傍サンプリングによりエッジが定義される。 このデザインは、クラス間の類似性の問題に対処するため、微細な病変の特徴とグローバルな症状パターンをキャプチャする。 クロスモーダル解釈はGrad-CAMおよびEigen-CAMビジュアライゼーションを通じて実現され、熱マップを生成して疾患の流入領域をハイライトする。 10種類の大豆葉病のデータセットから評価すると、このモデルは9,7.16 %の精度を達成し、スタンドアロンのCNN($\le95.04 %$)と従来の機械学習モデル($\le77.05 %$)を上回っている。 アブレーション研究は、並列または単一モデル構成よりもシーケンシャルアーキテクチャの優位性を検証する。 わずか230万のパラメータで、軽量なMobileNetV2-GraphSAGEの組み合わせにより、計算効率が保証され、リソースに制約のある環境でリアルタイムにデプロイできる。 提案手法は,植物病理学研究におけるCNN-GNN統合を推し進めつつ,農業診断のための堅牢で解釈可能なツールを提供することにより,正確な分類と実用性の間のギャップを埋めるものである。

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