Tomato Leaf Disease Detection through Machine Learning based Parallel Convolutional Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is the primary economic activity in a significant number of nations. Yet, plant-related illnesses are the most difficult obstacle for farmers to overcome. The leaf is the portion of the plant that is noticed the most, but the process of segmenting an image of a sick lesion on a leaf suffers from challenges related to uneven lighting and a crowded, complicated natural environment. The combination of colour balancing and superpixel is the foundation of the approach that has been suggested as a solution to these issues. To begin, the picture that is being read in will be converted into a color-balanced image so that the effects of uneven lighting may be removed. Second, using the superpixel operation, compact areas are produced from the modified picture. An experimentally calculated threshold is then applied to the Histogram of Gradients (HOG) and colour channels of the superpixel to separate the undesirable backdrop from the image of the leaf. In order to identify a sick or contaminated picture, K-means clustering is employed. Pyramid of HOG (PHOG), an expanded version of HOG, together with Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) characteristics are used to depict a sick infected portion of the body. In the end, many disease classifiers are evaluated against one another, and Random Forest (RF) is chosen as the best option. An experiment is carried out to verify the effectiveness of the proposed approach’s accuracy using natural photographs obtained from a variety of farms, images downloaded from the internet, and the Plant-Village colour dataset. This is done so that the resilience of the method can be evaluated.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».