Plant Leaves Recognition Based on a Hierarchical One-Class Learning Scheme with Convolutional Auto-Encoder and Siamese Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a novel method for plant leaves recognition by incorporating an unsupervised convolutional auto-encoder (CAE) and Siamese neural network in a unified framework by considering Siamese as an alternative to the conventional loss of CAE. Rather than the conventional exploitation of CAE and Siamese, in our case we have proposed to extend CAE for a novel supervised scenario by considering it as one-class learning classifier. For each class, CAE is trained to reconstruct its positive and negative examples and Siamese is trained to distinguish the similarity and the dissimilarity of the obtained examples. On the contrary and asymmetric to the related hierarchical classification schemes which require pre-knowledge on the dataset being recognized, we propose a hierarchical classification scheme that doesn’t require such a pre-knowledge and can be employed by non-experts automatically. We cluster the dataset to assemble similar classes together. A test image is first assigned to the nearest cluster, then matched to one class from the classes that fall under the determined cluster using our novel one-class learning classifier. The proposed method has been evaluated on the ImageCLEF2012 dataset. Experimental results have proved the superiority of our method compared to several state-of-the art methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».