轻量级双阶段特征精细化用于使用ConViTSE的黑色格拉姆叶病分类
M Anu Kiruthika1, Angelin Gladston2, H Khanna Nehemiah3
1Department of Computer Science and Engineering, College of Engineering Guindy, Anna University, Chennai, 600025, India. rmtsanudoss@gmail.com.
一个新的深度学习模型,ConViTSE,准确地检测黑色叶病,提高作物产量. 这种自动化方法为精准农业提供了高效可靠的疾病鉴定.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机科学 计算机科学
- 植物病理学 植物病理学
背景情况:
- 黑 (乌拉德豆) 对印度农业至关重要,但由于叶子疾病而遭受重大损失.
- 手动识别疾病是耗时且不准确的,阻碍了有效的作物管理.
- 自动化疾病检测系统对于提高农业生产率和农民生计至关重要.
研究的目的:
- 开发一种轻量级的混合深度学习模型,用于准确的黑色叶病症分类.
- 加强特征提取和表示,以改善疾病检测.
- 评估模型在不同作物中的性能和概括能力.
主要方法:
- 提出了ConViTSE,这是一个混合架构,集成了ConvMixer,视觉变压器 (ViT) 和挤压和激发 (SE) 块.
- 集成的本地频道注意力改进 (LCAR) 和全球频道注意力改进 (GCAR) 模块.
- 在黑色叶病数据集和跨领域数据集 (大米,玉米,小麦) 上训练和评估模型.
主要成果:
- 在黑色gram数据集上,ConViTSE实现了99.30%的分类准确度.
- 证明了强大的跨领域概括,精度为98.75% (大米),98.20% (玉米) 和95% (小麦).
- 在疾病分类准确性方面表现优于传统的深度学习模型.
结论:
- ConViTSE是用于检测黑色叶病的高度准确和计算效率高的模型.
- 该模型的强大的通用化潜力支持其在各种作物的精密农业中的应用.
- 在各种农业环境中,ConViTSE提供了一种实用解决方案,用于实时疾病管理.
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