Abstract-Recently, många verk har inspirerats av framgången med djupt lärande i datorseende för växtsjukdomar klassificering. Olyckligtvis saknar dessa grundläggande klassifikationer öppenhet som kan begränsa deras antagande i praktiken. I detta dokument föreslår vi en ny visualiseringsmetod för klassificering av växtsjukdomar baserad på en Convolutional Neural Network (CNN) arkitektur som består av två djupa klassificeringar. Den första heter Lärare och den andra Student. Denna arkitektur utnyttjar multitask-lärandet för att utbilda Läraren och Studenten gemensamt. Därefter används den kommunicerade representationen mellan Läraren och Studenten som en proxy för att visualisera de viktigaste bildområdena för klassificering. Denna nya arkitektur producerar skarpare visualisering än de befintliga metoderna i växtsjukdomar sammanhang. Den föreslagna visualiseringsmetoden jämförs kvantitativt med de senaste metoderna med hjälp av Area Over perturbation kurva (AOP C). De erhållna resultaten visar att den föreslagna visualiseringsmetoden överträffar de befintliga metoderna med AOP C = 0,907. Alla experiment utförs på PlantVillage dataset som innehåller 54306 växtbilder.
Brahimi m.fl. REF föreslog en ny visualiseringsmetod för klassificering av växtsjukdomar baserad på ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) arkitektur bestående av två djupa klassificeringar.
Deep interpretable architecture for plant diseases classification
{'venue': '2019 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA)', 'journal': '2019 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}