Plant Disease Classification Based on ConvLSTM U-Net with Fully Connected Convolutional Layers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Plants are susceptible to a variety of illnesses throughout their growth stages.One of the trickiest issues in agriculture is the early diagnosis of plant diseases.The entire output may be negatively impacted by infections if they are not discovered early on, which would lower farmers' profitability.Numerous researchers have proposed numerous cutting-edge solutions based on Deep Learning and Machine Learning techniques to address this issue.However, the majority of these systems either has poor classification accuracy rates or utilizes millions of training parameters.In this research, a novel model using ConvLSTM U Net-based automatic detection of plant disease is proposed.To the best of our knowledge, no state-of-the-art systems described in the literature have a hybrid system based on CAE and CNN to automatically identify plant diseases.The proposed model employed in this study is to identify the presence of Bacterial Spot disease in medicinal plants using the image of their leaves, but it may be extended to identifying any plant disease.The work conducted for this research employ a dataset that is readily accessible to get images of medicinal plant leaves.In comparison to previous methods described in the literature, the proposed ConLSTM U-Net model requires for less training parameters.As a consequence of this, the amount of time necessary to train the model for automatic plant disease detection and the amount of time required to diagnose the disease in plants using the trained model are both significantly decreased.
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.
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 découle