論文の概要: A Domain-Adapted Lightweight Ensemble for Resource-Efficient Few-Shot Plant Disease Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13428v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 15:17:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.721092
• Title: A Domain-Adapted Lightweight Ensemble for Resource-Efficient Few-Shot Plant Disease Classification
• Title（参考訳）: 資源効率の良いFew-Shot植物病分類のためのドメイン適応軽量アンサンブル
• Authors: Anika Islam, Tasfia Tahsin, Zaarin Anjum, Md. Bakhtiar Hasan, Md. Hasanul Kabir,
• Abstract要約: ドメイン適応型MobileNetV2モデルとMobileNetV3モデルを組み合わせた数ショットの学習手法を提案する。 分類タスクには、注意機構を付加したBi-LSTM分類器を通す。 1発から15発のパフォーマンスを継続的に改善し、15発で98.23+-0.33%に達した。 また、以前のSOTAの精度も96.4%向上し、15ショットの学習で99.72%を記録した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and timely identification of plant leaf diseases is essential for resilient and sustainable agriculture, yet most deep learning approaches rely on large annotated datasets and computationally intensive models that are unsuitable for data-scarce and resource-constrained environments. To address these challenges we present a few-shot learning approach within a lightweight yet efficient framework that combines domain-adapted MobileNetV2 and MobileNetV3 models as feature extractors, along with a feature fusion technique to generate robust feature representation. For the classification task, the fused features are passed through a Bi-LSTM classifier enhanced with attention mechanisms to capture sequential dependencies and focus on the most relevant features, thereby achieving optimal classification performance even in complex, real-world environments with noisy or cluttered backgrounds. The proposed framework was evaluated across multiple experimental setups, including both laboratory-controlled and field-captured datasets. On tomato leaf diseases from the PlantVillage dataset, it consistently improved performance across 1 to 15 shot scenarios, reaching 98.23+-0.33% at 15 shot, closely approaching the 99.98% SOTA benchmark achieved by a Transductive LSTM with attention, while remaining lightweight and mobile-friendly. Under real-world conditions using field images from the Dhan Shomadhan dataset, it maintained robust performance, reaching 69.28+-1.49% at 15-shot and demonstrating strong resilience to complex backgrounds. Notably, it also outperformed the previous SOTA accuracy of 96.0% on six diseases from PlantVillage, achieving 99.72% with only 15-shot learning. With a compact model size of approximately 40 MB and inference complexity of approximately 1.12 GFLOPs, this work establishes a scalable, mobile-ready foundation for precise plant disease diagnostics in data-scarce regions.
• Abstract（参考訳）: 植物葉病の正確なタイムリーな同定は、弾力性と持続可能な農業には不可欠であるが、ほとんどのディープラーニングアプローチは、大量の注釈付きデータセットと、データスカースや資源制約のある環境には適さない計算集約的なモデルに依存している。 これらの課題に対処するために、ドメイン適応型MobileNetV2とMobileNetV3モデルを特徴抽出器として組み合わせた軽量で効率的なフレームワークと、ロバストな特徴表現を生成する機能融合技術を用いて、数ショットの学習手法を提案する。 分類タスクにおいて、融合した特徴は、注意機構を備えたBi-LSTM分類器を通し、シーケンシャルな依存関係を捕捉し、最も関連性の高い特徴に焦点を合わせ、ノイズや散在した背景を持つ複雑な実環境においても最適な分類性能を達成する。 提案したフレームワークは,実験室で制御されたデータセットとフィールドキャプチャーされたデータセットの両方を含む,複数の実験装置で評価された。 PlantVillageデータセットのトマト葉病では、1～15ショットのシナリオで一貫してパフォーマンスを向上し、15ショットで98.23+-0.33%に達し、Transductive LSTMによる99.98%のSOTAベンチマークに近づきながら、軽量でモバイルフレンドリーなままであった。 Dhan Shomadhanデータセットのフィールドイメージを使用した実世界の条件下では、堅牢なパフォーマンスを維持し、15ショットで69.28+-1.49%に達し、複雑な背景に対して強いレジリエンスを示した。 また、以前のSOTAの精度も96.0%、植物病の6つの疾患では99.72%、わずか15ショットの学習では99.72%を上回った。 約40MBのコンパクトモデルサイズと約1.12GFLOPの推論複雑性を持つこの研究は、データスカース領域における正確な植物病診断のためのスケーラブルで移動可能な基盤を確立する。

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