論文の概要: Vision Transformers in Precision Agriculture: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21706v1
- Date: Wed, 30 Apr 2025 14:50:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-09 18:09:59.930496
- Title: Vision Transformers in Precision Agriculture: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 精密農業におけるビジョントランスフォーマー : 包括的調査
- Authors: Saber Mehdipour, Seyed Abolghasem Mirroshandel, Seyed Amirhossein Tabatabaei,
- Abstract要約: ViT(Vision Transformers)は、長距離依存の処理の改善や視覚タスクのスケーラビリティ向上といったメリットを提供する。
本調査では, 精密農業へのViTsの適用について検討し, 分類から検出, セグメンテーションまで, タスクをカバーした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.156133122658662
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detecting plant diseases is a crucial aspect of modern agriculture - it plays a key role in maintaining crop health and increasing overall yield. Traditional approaches, though still valuable, often rely on manual inspection or conventional machine learning techniques, both of which face limitations in scalability and accuracy. Recently, Vision Transformers (ViTs) have emerged as a promising alternative, offering benefits such as improved handling of long-range dependencies and better scalability for visual tasks. This survey explores the application of ViTs in precision agriculture, covering tasks from classification to detection and segmentation. We begin by introducing the foundational architecture of ViTs and discuss their transition from Natural Language Processing (NLP) to computer vision. The discussion includes the concept of inductive bias in traditional models like Convolutional Neural Networks (CNNs), and how ViTs mitigate these biases. We provide a comprehensive review of recent literature, focusing on key methodologies, datasets, and performance metrics. The survey also includes a comparative analysis of CNNs and ViTs, with a look at hybrid models and performance enhancements. Technical challenges - such as data requirements, computational demands, and model interpretability - are addressed alongside potential solutions. Finally, we outline potential research directions and technological advancements that could further support the integration of ViTs in real-world agricultural settings. Our goal with this study is to offer practitioners and researchers a deeper understanding of how ViTs are poised to transform smart and precision agriculture.
- Abstract（参考訳）: 植物病の検出は現代農業の重要な側面であり、作物の健康維持と全体的な収量の増加に重要な役割を果たしている。
従来のアプローチはまだ価値はあるが、しばしば手動検査や従来の機械学習技術に依存しており、どちらもスケーラビリティと精度の限界に直面している。
近年、ViT(Vision Transformers)が有望な代替手段として登場し、長距離依存関係の処理の改善や視覚タスクのスケーラビリティ向上といったメリットを提供している。
本調査では, 精密農業へのViTsの適用について検討し, 分類から検出, セグメンテーションまで, タスクをカバーした。
まず、VTTの基本アーキテクチャを導入し、自然言語処理(NLP)からコンピュータビジョンへの移行について論じる。
この議論には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような従来のモデルにおける帰納的バイアスの概念と、ViTがこれらのバイアスを緩和する方法が含まれている。
我々は最近の文献を総合的にレビューし、主要な方法論、データセット、パフォーマンスメトリクスに注目します。
調査にはCNNとViTの比較分析も含まれている。
データ要求、計算要求、モデル解釈可能性といった技術的な課題は、潜在的な解決策と共に対処されます。
最後に、現実の農業環境におけるViTの統合をさらに支援できる研究の方向性と技術進歩について概説する。
この研究の目的は、ViTがスマートで精密な農業をどう変えるか、実践者や研究者により深く理解することです。
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