Rice Leaf Disease Classification—A Comparative Approach Using Convolutional Neural Network (CNN), Cascading Autoencoder with Attention Residual U-Net (CAAR-U-Net), and MobileNet-V2 Architectures
Notice bibliographique
Résumé
Classifying rice leaf diseases in agricultural technology helps to maintain crop health and to ensure a good yield. In this work, deep learning algorithms were, therefore, employed for the identification and classification of rice leaf diseases from images of crops in the field. The initial algorithmic phase involved image pre-processing of the crop images, using a bilateral filter to improve image quality. The effectiveness of this step was measured by using metrics like the Structural Similarity Index (SSIM) and the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Following this, this work employed advanced neural network architectures for classification, including Cascading Autoencoder with Attention Residual U-Net (CAAR-U-Net), MobileNetV2, and Convolutional Neural Network (CNN). The proposed CNN model stood out, since it demonstrated exceptional performance in identifying rice leaf diseases, with test Accuracy of 98% and high Precision, Recall, and F1 scores. This result highlights that the proposed model is particularly well suited for rice leaf disease classification. The robustness of the proposed model was validated through k-fold cross-validation, confirming its generalizability and minimizing the risk of overfitting. This study not only focused on classifying rice leaf diseases but also has the potential to benefit farmers and the agricultural community greatly. This work highlights the advantages of custom CNN models for efficient and accurate rice leaf disease classification, paving the way for technology-driven advancements in farming practices.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».