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Multiclass Plant Leaf Disease Detection and Classification...

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简介：
本文探讨了一种多分类植物叶片病害检测与识别方法，利用深度学习技术自动诊断作物疾病，提高农业管理效率。 编写了用于将叶子分类为以下类型之一的Matlab代码：Alternaria Alternata、Anthracnose、Bacterial Blight、Cercospora Leaf Spot 和 Healthy Leaves。该分类由Multiclass SVM（一对一）完成。 运行步骤如下： 1. 将文件夹Leaf_Disease_Detection_code放置在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径。 2. 运行DetectDisease_GUI.m脚本。 3. 在GUI界面，点击“加载图像”，从Manus Disease数据集中选择并加载图片。随后点击“增强对比度”按钮以优化图像显示效果。 4. 点击Segment Image（分割图像），输入包含感兴趣区域的cluster no（即只有疾病受影响的部分或健康部分）。 5. 最后，点击分类结果查看识别输出，并测量准确性（在这种情况下是区分健康叶子与所有患病类型）。

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  • Multiclass Plant Leaf Disease Detection and Classification...
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    本文探讨了一种多分类植物叶片病害检测与识别方法，利用深度学习技术自动诊断作物疾病，提高农业管理效率。 编写了用于将叶子分类为以下类型之一的Matlab代码：Alternaria Alternata、Anthracnose、Bacterial Blight、Cercospora Leaf Spot 和 Healthy Leaves。该分类由Multiclass SVM（一对一）完成。 运行步骤如下： 1. 将文件夹Leaf_Disease_Detection_code放置在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径。 2. 运行DetectDisease_GUI.m脚本。 3. 在GUI界面，点击“加载图像”，从Manus Disease数据集中选择并加载图片。随后点击“增强对比度”按钮以优化图像显示效果。 4. 点击Segment Image（分割图像），输入包含感兴趣区域的cluster no（即只有疾病受影响的部分或健康部分）。 5. 最后，点击分类结果查看识别输出，并测量准确性（在这种情况下是区分健康叶子与所有患病类型）。
     
  • Knowledge-Based Radar Detection, Tracking, and Classification
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    本研究聚焦于雷达系统中知识驱动的目标检测、跟踪与分类技术。通过融合领域内专业知识和先进算法模型，提升系统的识别精度及处理复杂环境的能力。 关于认知雷达的入门书籍，《基于知识的雷达检测、跟踪、分类问题》非常不错。
     
  • Cotton Plant Disease Prediction -
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    Cotton Plant Disease Prediction旨在开发预测模型，利用机器学习和数据分析技术，提前识别棉株病害，助力精准农业发展。 棉花植株病害预测-深度学习问题识别 由于主要的棉花疾病，棉花产量在过去一年里逐渐减少，这严重影响了生产，并导致了一些常见的问题如虫害、木炭腐烂等。如果农民能够在生长初期就发现受感染和患病的植物，他们可以使用农药和其他医疗设备进行早期治疗，从而保护作物免受疾病的侵害。 本项目的目标是设计一个自动系统，利用卷积神经网络来检测棉花叶片上的病害。该项目分为以下步骤： 1. 导入库和数据 2. 模型建立与测试 导入库：在Jupyter NoteBook（如Google Colab）中使用Keras、NumPy和Matplotlib等库。 资料集：由加利福尼亚大学欧文分校维护的机器学习存储库提供的棉花工厂数据集。该数据集包含2,310个样本，包括病棉叶、健康棉叶以及相应的植物图像，用于训练模型以预测棉花植株是否患病或新鲜。
     
  • Kaggle-Cassava-Leaf-Disease-Classification：木薯叶病分类的Kaggle竞赛代码...
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    这段简介可以这样写：“Kaggle-Cassava-Leaf-Disease-Classification”项目是一个针对木薯叶病进行分类的比赛代码，旨在通过图像识别技术帮助农民精准诊断作物疾病。 在Kaggle的木薯叶病分类竞赛中，“木薯叶病分类”项目取得了第256名的成绩（总排名为3900中的前7%），并获得了铜牌，比赛于二月份结束。最近整理代码后，我决定将其发布到GitHub上。（尽管整理代码是一项繁琐的工作）。在私有数据集中，我的模型得分为0.8987 。然而，在GitHub上发布的版本得分更高为0.9010 ，如果提交该解决方案，则可以进入银牌区域。 该项目的仓库包括训练和测试部分的完整代码。我使用了一些特定的技术来优化性能： - AMP（自动混合精度）以加快模型训练速度，考虑到Kaggle平台上的GPU时间限制以及我个人使用的较慢GPU。 - 数据增强技术Data8月被证明可以提升模型的表现；我没有采用cutmix或snapmix等方法，因为这些技巧虽然耗时较长但并未显著改善性能。 - K折交叉验证（$ k = 5 $）用于模型训练和评估的稳定性 - 模型集成：EfficientB4是我自己训练的一个版本，而Resnext则是从讨论区获得公开访问权限后使用的。 以上就是我对该项目的一些说明。
     
  • SVHN-Detection-and-Classification-using-Street-View-House-Numbers
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    本项目利用街景房屋号码（SVHN）数据集进行物体检测与分类研究，旨在提升对自然环境中的数字识别精度和效率。 我尝试使用两个卷积神经网络（CNN）对街景门牌号码数据集中的数字进行检测与分类，但效果并不理想。该项目包含两部分：首先利用一个CNN执行边界框回归以确定图像中所有数字的顶部、左侧、宽度和高度；然后基于步骤一得到的边界框提取仅含有数字的部分，并通过另一个多输出CNN对剪切后的图片进行数字识别。 我的初衷是，相较于直接将整个SVHN图像输入到神经网络并让其预测其中的所有数字，这种方法能够提高准确性。然而，在实际操作中，整体流程只能达到51%的整体准确率（即所有数字完全匹配）。同时第一、第二、第三和第四位的单个数字识别精度分别为71%，65%，84% 和98% （只考虑最多四位数的情况）。 检测与分类过程如下： - 获取输入图像，目前仅在SVHN测试集上进行了尝试。 - 调整为64x64像素大小，并转换成灰度图进行标准化处理； - 将经过预处理的图像送入用于检测边界框的第一步CNN中获取边界信息。
     
  • Deep Learning for Image Processing: Including Classification and Object Detection
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    本书深入探讨了深度学习在图像处理领域的应用，重点介绍了分类和目标检测技术，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 本教程旨在总结本人在研究生期间的研究成果，并分享给更多有需要的学习者。随着学习的深入，我也会不断更新内容与大家分享。 教学流程如下： 1）介绍网络结构及其创新点； 2）使用Pytorch搭建并训练模型； 3）利用Tensorflow（内置Keras模块）进行相同操作； 教程将涵盖以下主题： 图像分类部分包括：LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet、ResNeXt 、MobileNet和ShuffleNet等经典网络结构，以及最新的EfficientNet。 目标检测篇则会讲解Faster-RCNN/FPN, SSD/RetinaNet 和 YOLOv3 SPP等相关技术。
     
  • Plant Seedlings Classification on Kaggle.docx
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    本文档《Plant Seedlings Classification on Kaggle》讨论了在Kaggle平台上进行植物幼苗分类的比赛和项目，介绍了相关数据集、模型应用及算法实践。文档深入分析了不同机器学习方法在识别和分类各种植物种子发芽阶段中的表现，并探讨了优化模型性能的关键技术与策略。 【Kaggle Plant Seedlings Classification】比赛是一项关于图像分类的挑战任务，其目标是识别并区分12种不同的植物种子幼苗。在这个项目中，没有采用深度学习技术，而是通过特征提取与传统机器学习算法来实现78%的分类准确率。数据集包括RGB三通道的PNG图片，每张图展示了一株植物叶片的情况。 影响模型性能的因素有光照变化、背景干扰、图像清晰度以及白色标签的存在等。比赛使用F1-score作为主要评价指标，因为它同时考虑了精度和召回率，在样本分布不均衡的情况下更为公正。其中，精度指的是分类器预测为正例的样本中真正为正的比例；而召回率则表示所有真实正例中被正确识别出来的比例。 特征提取方面采用了HOG（Histogram of Oriented Gradient）方法，这是一种基于图像梯度方向分布的描述符，在物体检测领域有着广泛应用。具体步骤如下： 1. 计算每像素点的梯度强度和方向。 2. 对图像进行预处理，如伽马校正以减少光照影响，并将RGB图转换为灰度图。 3. 在8x8像素大小的小细胞区域中计算梯度直方图，每个cell对应一个直方图记录不同方向上的频率分布情况。 4. 将这些小的cells组织成更大的block，并对每个block内的直方图进行归一化处理来消除光照和对比度变化的影响。 5. 最后将所有块的归一化后的直方图组合起来形成完整的HOG特征向量，然后可以将其输入到分类器（如支持向量机SVM）中用于训练与预测。 该项目展示了在没有深度学习的情况下如何通过理解图像特性、选择适当的特征提取方法以及结合传统机器学习算法实现对复杂图像数据的有效分类。这种方法特别适用于资源有限或不适合使用深度学习技术的场景下。同时，利用F1-score和K折交叉验证相结合的方式确保模型具备良好的稳定性和泛化能力。
     
  • lung-disease-detection-using-agcnn
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    本研究提出了一种基于AGCNN（Attention Guided Convolutional Neural Network）的方法用于肺部疾病检测，通过注意力机制提高模型对病变区域的识别能力。 骷髅是一种常见的文化符号，在不同的文化和语境中有多种含义。它可以代表死亡、神秘或恐怖元素，也常被用于艺术创作和游戏设计中。在一些宗教仪式或者文学作品里，骷髅象征着生命的脆弱以及对生死的思考。