Segmentation of mycotoxin's contamination in maize: A deep learning approach
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
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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