SE-SWIN UNET FOR IMAGE SEGMENTATION OF MAJOR MAIZE FOLIAR DISEASES
Notice bibliographique
Résumé
Maize yields are important for human food security, and the issue of how to quickly and accurately segment areas of maize disease is an important one in the field of smart agriculture. To address the problem of irregular and multi-area clustering of regions of maize leaf lesions, which can lead to inaccurate segmentation, this paper proposes an improved Swin-Unet model called squeeze-and-excitation Swin-Unet (SE-Swin Unet). Our model applies Swin Transformer modules and skip connection structures for global and local learning. At each skip connection, a SENet module is incorporated to focus on global target features through channel-wise attention, with the aims of highlighting significant regions of disease on maize leaves and suppressing irrelevant background areas. The improved loss function in SE-Swin Unet is based on a combination of the binary cross entropy and Dice loss functions, which form the semantic segmentation model. Compared to other traditional convolutional neural networks on the same dataset, SE-Swin Unet achieves higher mean results for the intersection over union, accuracy, and F1-score, with values of 84.61%, 92.98%, and 89.91%, respectively. The SE-Swin Unet model proposed in this paper is therefore better able to extract information on maize leaf disease, and can provide a reference for the realisation of the complex task of corn leaf disease segmentation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».