The Plant Pathology Challenge 2020 data set to classify foliar disease of apples
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE: Apple orchards in the United States are under constant threat from a large number of pathogens and insects. Appropriate and timely deployment of disease management depends on early disease detection. Incorrect and delayed diagnosis can result in either excessive or inadequate use of chemicals, with increased production costs and increased environmental and health impacts. METHODS AND RESULTS: We have manually captured 3651 high-quality, real-life symptom images of multiple apple foliar diseases, with variable illumination, angles, surfaces, and noise. A subset of images, expert-annotated to create a pilot data set for apple scab, cedar apple rust, and healthy leaves, was made available to the Kaggle community for the Plant Pathology Challenge as part of the Fine-Grained Visual Categorization (FGVC) workshop at the 2020 Computer Vision and Pattern Recognition conference (CVPR 2020). Participants were asked to use the image data set to train a machine learning model to classify disease categories and develop an algorithm for disease severity quantification. The top three area under the ROC curve (AUC) values submitted to the private leaderboard were 0.98445, 0.98182, and 0.98089. We also trained an off-the-shelf convolutional neural network on this data for disease classification and achieved 97% accuracy on a held-out test set. DISCUSSION: This data set will contribute toward development and deployment of machine learning-based automated plant disease classification algorithms to ultimately realize fast and accurate disease detection. We will continue to add images to the pilot data set for a larger, more comprehensive expert-annotated data set for future Kaggle competitions and to explore more advanced methods for disease classification and quantification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».