Segmentation of mycotoxin's contamination in maize: A deep learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Maize is the main staple food and feed inSub-Saharan African countries and is highly susceptible to mycotoxin contamination under opportune environmental conditions. The presence of mycotoxins in maize affects the health of consumers and impacts global trade. According to the literature, the lack of mycotoxin awareness and the existence of strategies that are labor- and cost-prohibitive have led to the ongoing mycotoxin contamination in maize. Therefore, this study developed a cost-effective deep learning-based mobile application for segmentation of mycotoxin contamination in maize; using the RESNET152 model with performance rates of accuracy, test accuracy, epochs, time used, loss and image size results at 99.5%, 99.9%, 40, 07:30 min, and 0.051; and 460 respectively and performance evaluation metrics of F1-Score and sensitivity 0.62 and 0.997 respectively. During, the development processes, a total of 4800 images were collected and augmented. Then, the resulting 9600 data points were randomly shuffled and then split into the ratio of 70%:20:10% for training, validation, and testing datasets in order to avoid overfitting and biases in the resulting model. Lastly, the average result of model validation was 89% which was conducted among the farmers in the Maize area, Maize entrepreneurs, ICT experts, decision-makers from the Government, and policymakers. Therefore, the study recommends the collection of quality data which can be in the form of images, satellite, and biochemical properties of mycotoxin in order to enable researchers to analyze the contamination of mycotoxin and its linkages with environmental factors such as weather, soil characteristics, geographical position, and other unexpected events.
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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».