A fine tuned EfficientNet-B0 convolutional neural network for accurate and efficient classification of apple leaf diseases
Notice bibliographique
Résumé
Precise classification and detection of apple diseases are essential for efficient crop management and maximizing yield. This paper presents a fine-tuned EfficientNet-B0 convolutional neural network (CNN) for the automated classification of apple leaf diseases. The model builds upon a pre-trained EfficientNet-B0 base, enhanced through architectural modifications such as the integration of a global max pooling (GMP) layer, dropout, regularization, and full-model fine-tuning. To address class imbalance and improve generalization, the study adopts a holistic training strategy that integrates data augmentation, stratified data splitting, and class weighting, alongside transfer learning. The model is evaluated on the PlantVillage (PV) dataset and a curated Apple PV (APV) dataset and compared against EfficientNet-B0, EfficientNet-B3, Inception-v3, ResNet50, and VGG16 models. The fine-tuned model demonstrates outstanding test accuracies of 99.69% and 99.78% for classifying plant diseases using the APV and PV datasets, respectively. The fine-tuned model outperforms EfficientNet-B0, EfficientNet-B3, and VGG16 on both datasets and shows superior performance compared to Inception-v3 and ResNet-50 on the PV dataset. Both EfficientNet-B0 and the fine-tuned model demonstrate the lowest memory consumption and floating-point operations per second (FLOPs). Also, as compared to the EfficientNet-B0 model, the fine-tuned model achieves an 11% increase in accuracy on the APV dataset and a 49.5% accuracy improvement on the PV dataset, with approximately a 7-8% increase in both memory usage and FLOPs. The fine-tuned model thus emerges as an effective solution for plant leaf disease classification, delivering outstanding accuracy with optimized memory consumption and FLOPs, making it suitable for resource-constrained environments. This study demonstrates that fine-tuned CNN approaches, when combined with transfer learning, advanced data pre-processing, and architectural optimizations, can significantly enhance the accuracy of diseased leaf classification in crops with efficient implementation in limited-resource settings.
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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) | 0,000 | 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 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 ».