An Improved EigenGAN-based Method for Data Augmentation for Plant Disease Classification
Notice bibliographique
Résumé
Plant diseases are caused by a variety of environmental variables, which cause large losses in productivity so the diagnostic systems that are automated play a significant part in agricultural automation.A large number of disease images with appropriate plant village database disease label information must be collected to construct a functional image-based autonomous image diagnostic system.However, manual detection of plant diseases is a time-consuming and error-prone process.Conventional systems showed reasonably good diagnostic performance, however, most of their disease predictions were heavily unfairness owing to "latent similarity" within a dataset (backgrounds, lighting, and/or the separation between the target and the camera) among training and test images, and their genuine diagnosis skills were far lower than stated.To overcome this issue, this paper proposed a Hybrid Fourier Filter De-noising (HFFDF) algorithm and enhanced EigenGAN (Generative Adversarial Network (GAN)), which creates a large number of diverse and large-quality training images and serves as a reliable data supplement for the diagnostic classifier.These produced images may be utilized as resources to improve the efficiency of plant disease diagnostic systems.The results shown that the performance of the new method of HFFDF is effective compared with other denoising filters of Gaussian, Median and wiener filter algorithms.The Experimental result shows that proposed HFFDF and EigenGAN methods clearly outperforms than existing methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».