論文の概要: N-EIoU-YOLOv9: A Signal-Aware Bounding Box Regression Loss for Lightweight Mobile Detection of Rice Leaf Diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09170v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 05:13:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.278098
• Title: N-EIoU-YOLOv9: A Signal-Aware Bounding Box Regression Loss for Lightweight Mobile Detection of Rice Leaf Diseases
• Title（参考訳）: N-EIoU-YOLOv9: イネ葉病の軽度移動検出のための信号認識ボックス回帰損失
• Authors: Dung Ta Nguyen Duc, Thanh Bui Dang, Hoang Le Minh, Tung Nguyen Viet, Huong Nguyen Thanh, Dong Trinh Cong,
• Abstract要約: N EIoU YOLOv9は信号認識ボックス回帰損失に基づく軽量検出フレームワークである。 提案した損失は,非単調焦点と非結合幅と高さ最適化を組み合わせることで局所化勾配を推定する。 このデザインは農業病の画像でよく見られる小・低コントラストターゲットに対して特に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6280530476948474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose N EIoU YOLOv9, a lightweight detection framework based on a signal aware bounding box regression loss derived from non monotonic gradient focusing and geometric decoupling principles, referred to as N EIoU (Non monotonic Efficient Intersection over Union). The proposed loss reshapes localization gradients by combining non monotonic focusing with decoupled width and height optimization, thereby enhancing weak regression signals for hard samples with low overlap while reducing gradient interference. This design is particularly effective for small and low contrast targets commonly observed in agricultural disease imagery. The proposed N EIoU loss is integrated into a lightweight YOLOv9t architecture and evaluated on a self collected field dataset comprising 5908 rice leaf images across four disease categories and healthy leaves. Experimental results demonstrate consistent performance gains over the standard CIoU loss, achieving a mean Average Precision of 90.3 percent, corresponding to a 4.3 percent improvement over the baseline, with improved localization accuracy under stricter evaluation criteria. For practical validation, the optimized model is deployed on an Android device using TensorFlow Lite with Float16 quantization, achieving an average inference time of 156 milliseconds per frame while maintaining accuracy. These results confirm that the proposed approach effectively balances accuracy, optimization stability, and computational efficiency for edge based agricultural monitoring systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,N EIoU(Non monotonic Efficient Intersection over Union)と呼ばれる非単調勾配集中と幾何デカップリング原理から導かれる信号認識ボックス回帰損失に基づく,軽量検出フレームワークであるN EIoU YOLOv9を提案する。 提案した損失は,非単調な焦点を分離した幅と高さの最適化と組み合わせることで局所化勾配を再現し,勾配干渉を低減しつつ,重なり合いの低い硬質試料に対する弱い回帰信号の低減を図った。 このデザインは農業病の画像でよく見られる小・低コントラストターゲットに対して特に有効である。 The proposed N EIoU loss is integrated into a lightweight YOLOv9t architecture and evaluation on a self collected field dataset including 5908 rice leaves images across four disease categories and healthy leaves。 実験の結果、標準CIoU損失よりも一貫したパフォーマンス向上を示し、平均平均精度は90.3%、基準値よりも4.3%改善され、より厳密な評価基準下でのローカライゼーション精度が向上した。 実用的な検証のために、最適化されたモデルは、TensorFlow LiteとFloat16量子化を使用してAndroidデバイスにデプロイされる。 これらの結果から, エッジ型農業モニタリングシステムの精度, 最適化安定性, 計算効率を効果的にバランスさせることが確認できた。

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