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葡萄の葉の画像データセット

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ブドウのつるの主な製品は、生のブドウまたは加工されたブドウです。さらに、副産物としてのブドウの葉は毎年1回収穫されます。ブドウの葉の種類は、価格と味の点で重要です。この研究で......

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*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

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ブドウのつるの主な生産物は、生のブドウまたは加工されたブドウです。さらに、副産物としてのブドウの葉は、毎年1回収穫されます。ブドウの葉の品種は、価格と味の面で重要です。この研究では、ブドウの葉の画像を使用して、ディープラーニングに基づく分類を行いました。そのために、特殊な自発光システムを使用して、5種類の品種に属する500枚のブドウの葉の画像を撮影しました。その後、この数はデータ拡張手法により2500枚に増やされました。分類は、最先端のCNNモデルであるMobileNetv2を微調整して行われました。2番目の方法として、事前学習されたMobileNetv2のロジット層から特徴量を抽出し、様々なSVMカーネルを使用して分類を行いました。3番目の方法として、MobileNetv2のロジット層から抽出された1000個の特徴量をカイ二乗法で選択し、250個に削減しました。そして、選択された特徴量を使用して、様々なSVMカーネルを用いて分類を行いました。最も成功した方法は、ロジット層から特徴量を抽出し、カイ二乗法で特徴量を削減することでした。最も成功したSVMカーネルは、Cubicでした。システムの分類成功率は97.60%でした。分類に使用する特徴量の数が減少したにもかかわらず、特徴量選択により分類成功率が向上したことが観察されました。

ブドウの葉の画像データセット
KOKLU Murat (a)、UNLERSEN M. Fahri (b)、OZKAN Ilker Ali (a)、ASLAN M. Fatih(c)、SABANCI Kadir (c)

(a) コニャ、トルコ、セルジュク大学、コンピュータ工学部
(b) コニャ、トルコ、ネジメッチン・エルバカン大学、電気電子工学部
(c) カラマン、トルコ、カラマノグル・メフメトベイ大学、電気電子工学部

引用依頼:
Koklu, M., Unlersen, M. F., Ozkan, I. A., Aslan, M. F., & Sabanci, K. (2022). ブドウの葉の分類のための選択された深層特徴に基づくCNN - SVM研究。計測, 188, 110425. Doi:https://doi.org/10.1016/j.measurement.2021.110425

リンク: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2021.110425

ハイライト
• MobileNetv2 CNNモデルによる5種類のブドウの葉の分類。
• 異なるカーネル関数を持つSVMを使用した特徴量の分類。
• 高い分類率を達成するための特徴量選択アルゴリズムの実装。
• CNN - SVM Cubicモデルを使用した最も高い精度の分類。