Automatic Detection of Flavescence Dorée Symptoms Across White Grapevine Varieties Using Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
(FD) is a grapevine disease caused by phytoplasmas and transmitted by leafhoppers that has been spreading in European vineyards despite significant efforts to control it. In this study, we aim to develop a model for the automatic detection of FD-like symptoms (which encompass other grapevine yellows symptoms). The concept is to detect likely FD-affected grapevines so that samples can be removed for FD laboratory identification, followed by uprooting if they test positive, all to be conducted quickly and without omission, thus avoiding further contamination in the fields. Developing FD-like symptoms detection models is not simple, as it requires dealing with the complexity of field conditions and FD symptoms' expression. To address these challenges, we use deep learning, which has already been proven effective in similar contexts. More specifically, we train a Convolutional Neural Network on image patches, and convert it into a Fully Convolutional Network to perform inference. As a result, we obtain a coarse segmentation of the likely FD-affected areas while having only trained a classifier, which is less demanding in terms of annotations. We evaluate the performance of our model trained on a white grape variety, Chardonnay, across five other grape varieties with varying FD symptoms expressions. Of the two largest test datasets, the true positive rate for Chardonnay reaches 98.48% whereas for Ugni-Blanc it drops to 8.3%, underlining the need for a multi-varietal training dataset to capture the diversity of FD symptoms. To obtain more transparent results and to better understand the model's sensitivity, we investigate its behavior using two visualization techniques, Guided Gradient-weighted Class Activation Mapping and the Uniform Manifold Approximation and Projection. Such techniques lead to a more comprehensive analysis with greater reliability, which is essential for in-field applications, and more broadly, for all applications impacting humans and the environment.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».