論文の概要: ShrimpXNet: A Transfer Learning Framework for Shrimp Disease Classification with Augmented Regularization, Adversarial Training, and Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00832v1
• Date: Thu, 25 Dec 2025 08:30:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-11 18:48:17.53686
• Title: ShrimpXNet: A Transfer Learning Framework for Shrimp Disease Classification with Augmented Regularization, Adversarial Training, and Explainable AI
• Title（参考訳）: ShrimpXNet: 正規化強化、逆行訓練、説明可能なAIを備えた、エビ病分類のためのトランスファーラーニングフレームワーク
• Authors: Israk Hasan Jone, D. M. Rafiun Bin Masud, Promit Sarker, Sayed Fuad Al Labib, Nazmul Islam, Farhad Billah,
• Abstract要約: エビ農業は多くの地域で重要な収入源となっている。 これらの病気は、持続的なエビ生産にとって大きな課題となる。 本研究は,エビ病の自動分類のための深層学習に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shrimp is one of the most widely consumed aquatic species globally, valued for both its nutritional content and economic importance. Shrimp farming represents a significant source of income in many regions; however, like other forms of aquaculture, it is severely impacted by disease outbreaks. These diseases pose a major challenge to sustainable shrimp production. To address this issue, automated disease classification methods can offer timely and accurate detection. This research proposes a deep learning-based approach for the automated classification of shrimp diseases. A dataset comprising 1,149 images across four disease classes was utilized. Six pretrained deep learning models, ResNet50, EfficientNet, DenseNet201, MobileNet, ConvNeXt-Tiny, and Xception were deployed and evaluated for performance. The images background was removed, followed by standardized preprocessing through the Keras image pipeline. Fast Gradient Sign Method (FGSM) was used for enhancing the model robustness through adversarial training. While advanced augmentation strategies, including CutMix and MixUp, were implemented to mitigate overfitting and improve generalization. To support interpretability, and to visualize regions of model attention, post-hoc explanation methods such as Grad-CAM, Grad-CAM++, and XGrad-CAM were applied. Exploratory results demonstrated that ConvNeXt-Tiny achieved the highest performance, attaining a 96.88% accuracy on the test dataset. After 1000 iterations, the 99% confidence interval for the model is [0.953,0.971].
• Abstract（参考訳）: エビは世界中の最も広く消費されている水生生物の1つであり、その栄養分と経済的重要性の両方に価値がある。 エビ農業は多くの地域で重要な収入源となっているが、他の水生栽培と同様、病気の発生によって深刻な影響を受けている。 これらの病気は、持続的なエビ生産にとって大きな課題となる。 この問題に対処するために、自動疾患分類法は、タイムリーかつ正確な検出を提供することができる。 本研究は,エビ病の自動分類のための深層学習に基づくアプローチを提案する。 4つの病型にまたがる1,149枚の画像からなるデータセットを用いた。 事前訓練された6つのディープラーニングモデル、ResNet50、EfficientNet、DenseNet201、MobileNet、ConvNeXt-Tiny、Xceptionがデプロイされ、パフォーマンス評価された。 画像背景は削除され、続いてKerasイメージパイプラインを通じて標準化された前処理が行われた。 FGSM(Fast Gradient Sign Method)は、対向訓練によりモデルロバスト性を高めるために用いられた。 CutMixやMixUpといった高度な拡張戦略は、オーバーフィッティングを緩和し、一般化を改善するために実装された。 Grad-CAM、Grad-CAM++、XGrad-CAMといった、解釈可能性をサポートし、モデルアテンションの領域を可視化するために、ポストホックな説明法を適用した。 実験の結果、ConvNeXt-Tinyはテストデータセットで96.88%の精度で最高性能を達成した。 1000回の反復の後、モデルの99%の信頼区間は[0.953,0.971]である。

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