Plant Disease Classification Based on ConvLSTM U-Net with Fully Connected Convolutional Layers
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».