Cassava är den tredje största källan till kolhydrater för mänsklig mat i världen men är sårbar för virussjukdomar, som hotar att destabilisera livsmedelsförsörjningen i Afrika söder om Sahara. Nya metoder för att upptäcka cassava-sjukdomar behövs för att stödja en förbättrad kontroll som kommer att förhindra denna kris. Bildigenkänning erbjuder både en kostnadseffektiv och skalbar teknik för sjukdomsdetektering. Nya metoder för överföringslärande erbjuder en väg för att denna teknik enkelt ska kunna spridas på mobila enheter. Med hjälp av en datauppsättning av kassava sjukdom bilder tagna i fältet i Tanzania, tillämpade vi överföring lärande för att träna en djup konvolutionella neurala nätverk för att identifiera tre sjukdomar och två typer av skadedjursskador (eller brist på dessa). De bäst tränade modell accuracies var 98% för bruna blad fläck (BLS), 96% för röda kvalster skador (RMD), 95% för gröna kvalster skador (GMD), 98% för kassava brun strimma sjukdom (CBSD) och 96% för kassava mosaiksjukdom (CMD). Den bästa modellen uppnådde en total noggrannhet på 93 % för data som inte används i utbildningsprocessen. Våra resultat visar att överföringslärande för bildigenkänning av fältbilder erbjuder en snabb, prisvärd och lättanvänd strategi för att upptäcka digitala växtsjukdomar.
En annan metod som representeras av Ramcharan et al., utvärderar tillämpligheten av överföringen lärande från en djup konvolutionell neural nätverksmodell för kassava bilddataset REF.
Using Transfer Learning for Image-Based Cassava Disease Detection
{'venue': 'Frontiers in Plant Science 2017 vol. 8 p. 1852', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}