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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
Data corrente: |
16/12/2020 |
Data da última atualização: |
20/12/2022 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
MELO, R. F. de; LIMA, G. L. de; CORRÊA, G. R.; ZATT, B.; AGUIAR, M. S. de; NACHTIGALL, G. R.; ARAÚJO, R. M. |
Afiliação: |
RAMÁSIO FERREIRA DE MELO; GUSTAVO LAMEIRÃO DE LIMA; GUILHERME RIBEIRO CORRÊA; BRUNO ZATT; MARILTON SANCHOTENE DE AGUIAR; GILMAR RIBEIRO NACHTIGALL, CNPUV; RICARDO MATSUMURA ARAÚJO. |
Título: |
Diagnosis of apple fruit diseases in the wild with Mask R-CNN. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
In: CERRI, R.; PRATI, R. C. (Eds). Intelligent Systems. BRACIS 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12319. Springer, 2020. p. 256?270. |
DOI: |
https://doi.org/10.1007/978-3-030-61377-8_18 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A major challenge in image classification tasks using Machine Learning, and in particular when using deep neural networks, is domain shifting in deployment. This happens when images during usage are capture in different conditions from those used during training. In this paper, we show that despite previous works on the diagnosis of apple tree diseases using standard Convolutional Neural Networks displaying high accuracy, they do so only when no domain shift is present. When the trained model is asked to classify photos of apples taken in the wild, a 22% reduction in F1 score is observed. We propose to treat the task as a segmentation problem and test two different approaches, showing that using Mask R-CNN allows not only to improve performance in the original domain by 3%, but also significantly reduce losses in the new domain (only 6% reduction in F1 score). We establish segmentation as an important alternative towards improving diagnosis of apple tree diseases from photos. |
Palavras-Chave: |
Apple fruits; Deep learning; Instance segmentation. |
Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
Marc: |
LEADER 01790naa a2200241 a 4500 001 2128251 005 2022-12-20 008 2020 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1007/978-3-030-61377-8_18$2DOI 100 1 $aMELO, R. F. de 245 $aDiagnosis of apple fruit diseases in the wild with Mask R-CNN.$h[electronic resource] 260 $c2020 520 $aA major challenge in image classification tasks using Machine Learning, and in particular when using deep neural networks, is domain shifting in deployment. This happens when images during usage are capture in different conditions from those used during training. In this paper, we show that despite previous works on the diagnosis of apple tree diseases using standard Convolutional Neural Networks displaying high accuracy, they do so only when no domain shift is present. When the trained model is asked to classify photos of apples taken in the wild, a 22% reduction in F1 score is observed. We propose to treat the task as a segmentation problem and test two different approaches, showing that using Mask R-CNN allows not only to improve performance in the original domain by 3%, but also significantly reduce losses in the new domain (only 6% reduction in F1 score). We establish segmentation as an important alternative towards improving diagnosis of apple tree diseases from photos. 653 $aApple fruits 653 $aDeep learning 653 $aInstance segmentation 700 1 $aLIMA, G. L. de 700 1 $aCORRÊA, G. R. 700 1 $aZATT, B. 700 1 $aAGUIAR, M. S. de 700 1 $aNACHTIGALL, G. R. 700 1 $aARAÚJO, R. M. 773 $tIn: CERRI, R.; PRATI, R. C. (Eds). Intelligent Systems. BRACIS 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12319. Springer, 2020. p. 256?270.
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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Biblioteca |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Clima Temperado. Para informações adicionais entre em contato com cpact.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado. |
Data corrente: |
05/01/2011 |
Data da última atualização: |
23/02/2011 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
TIMM, C. R. F.; SCHUCH, M. W.; TOMAZ, Z. F. P.; MAYER, N. A. |
Afiliação: |
CARI REJANE FISS TIMM, UFPel; MÁRCIA WULFF SCHUCH, UFPel; ZENI FONSECA PINTO TOMAZ, UFPel; NEWTON ALEX MAYER, CPACT. |
Título: |
Propagação de pessegueiro por miniestacas herbáceas. |
Ano de publicação: |
2010 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 21., 2010, Natal. Frutas: saúde, inovação e responsabilidade: anais... Natal: Sociedade Brasileira de Fruticultura, 2010. 1 CD-ROM. |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Pessegueiro. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00558naa a2200157 a 4500 001 1871658 005 2011-02-23 008 2010 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aTIMM, C. R. F. 245 $aPropagação de pessegueiro por miniestacas herbáceas. 260 $c2010 653 $aPessegueiro 700 1 $aSCHUCH, M. W. 700 1 $aTOMAZ, Z. F. P. 700 1 $aMAYER, N. A. 773 $tIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE FRUTICULTURA, 21., 2010, Natal. Frutas: saúde, inovação e responsabilidade: anais... Natal: Sociedade Brasileira de Fruticultura, 2010. 1 CD-ROM.
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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