論文の概要: Use Of Convolutional Neural Networks In Detection Of Branch Dieback Disease In Pequi Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.15049v1
• Date: Sat, 10 Oct 2026 16:40:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.145765
• Title: Use Of Convolutional Neural Networks In Detection Of Branch Dieback Disease In Pequi Trees
• Title（参考訳）: コンボリューションニューラルネットワークを用いたペキ樹枝ダイバック病の検出
• Abstract要約: 本研究の目的は、ペキーツリーにおける分岐ダイバック(seca-dos-ponteiros)の診断のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャの評価と比較である。 これは樹木の生育と果実の収量に対する深刻な脅威であり、経済的・生態的損失を著しく引き起こす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This study aims to evaluate and compare convolutional neural network (CNN) architectures, specifically AlexNet, Inception, LeNet, VGG16, and MobileNet, for diagnosing branch dieback (seca-dos-ponteiros) in pequi trees (Caryocar brasiliense). This disease represents a severe threat to tree development and fruit yield, causing substantial economic and ecological losses. The methodology implements computer vision techniques using Python libraries, including Scikit-learn, NumPy, TensorFlow, and Matplotlib, to process and evaluate visual data. The CNN models analyze images of leaves, branches, and flower spikes to detect pathological patterns, such as alterations in texture and coloration. Ultimately, this comparative analysis identifies the most effective architecture for accurately distinguishing healthy plants from diseased ones.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、ペキーツリー(Caryocar brasiliense)における分岐ダイバック(seca-dos-ponteiros)の診断のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャ、特にAlexNet、Inception、LeNet、VGG16、MobileNetの評価と比較である。 この病気は、樹木の発達と果実の収量に対する深刻な脅威であり、経済的、生態的損失を著しく引き起こす。 この方法論は、Scikit-learn、NumPy、TensorFlow、MatplotlibなどのPythonライブラリを使用してコンピュータビジョン技術を実装し、ビジュアルデータの処理と評価を行う。 CNNモデルは葉、枝、花のスパイクの画像を分析し、テクスチャや着色などの病理パターンを検出する。 最終的に、この比較分析は、病気のある植物と健康な植物を正確に区別するための最も効果的なアーキテクチャを特定します。

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