Carrot Cure: A CNN based Application to Detect Carrot Disease

要約

タイトル：Carrot Cure：CNNベースのアプリケーションによるニンジン病の検出

要約：
– ニンジンは世界中で開発されている有名な栄養野菜であるが、ニンジンのさまざまな病気は、農業セクターの経済成長に巨大な影響を与えるため、ニンジンの生産サークルで大きな問題になっている。
– 自動的なニンジン病検出システムは、有害なニンジンを識別し、ニンジン病を早期に治療するためのガイドを提供することができ、ニンジン生産システムでの経済的損失を減らすのに役立つ。
– この研究では、カビ性斑点病や葉のあかぎれ病を引き起こすイモムシなどの症状があるニンジンの画像と、健康なニンジンの画像を収集し、Convolutional Neural Network（CNN）を基にしたWebアプリケーション「Carrot Cure」を開発した。さらに、この研究では、畳み込みニューラルネットワークを用いて異常ニンジンの特定および適切な治療方法を提供するために、膨張型畳み込みニューラルネットワークモデル（FCNN）を使用した。
– 異なる畳み込みモデルについて、カラフルレイヤーを含む異なるアプローチが試され、提案された畳み込みモデルは99.8%という完全な精度を達成し、ドライバーがニンジンの病気を見分け、利益を増やすのに役立つ。

要点：
– ニンジン病がニンジンの生産に影響を与えている
– 自動ニンジン病検出システムは経済的損失を軽減できる
– この研究では、ニンジンの異常画像と健康画像を収集し、畳み込みニューラルネットワークを使用したWebアプリケーション「Carrot Cure」を開発した
– 提案された畳み込みモデルは99.8%の精度を達成し、ニンジンの病気を見分け、利益を増やすのに役立つ。

要約(オリジナル)

Carrot is a famous nutritional vegetable and developed all over the world. Different diseases of Carrot has become a massive issue in the carrot production circle which leads to a tremendous effect on the economic growth in the agricultural sector. An automatic carrot disease detection system can help to identify malicious carrots and can provide a guide to cure carrot disease in an earlier stage, resulting in a less economical loss in the carrot production system. The proposed research study has developed a web application Carrot Cure based on Convolutional Neural Network (CNN), which can identify a defective carrot and provide a proper curative solution. Images of carrots affected by cavity spot and leaf bright as well as healthy images were collected. Further, this research work has employed Convolutional Neural Network to include birth neural purposes and a Fully Convolutional Neural Network model (FCNN) for infection order. Different avenues regarding different convolutional models with colorful layers are explored and the proposed Convolutional model has achieved the perfection of 99.8%, which will be useful for the drovers to distinguish carrot illness and boost their advantage.

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