Sep, 2023

植物病害分类的概念解释性

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TL;DR利用深度卷积神经网络进行植物疾病分类在快速和早期识别植物疾病方面显示出卓越性能，然而由于它们相对于人类专家的鲁棒性、透明性和可解释性的问题，这些方法尚未全球范围内得到采用。本研究首次使用了 Testing with Concept Activation Vectors (TCAV) 方法，将重点从像素转移到用户定义的概念，结果表明基于概念的解释方法对自动化植物疾病识别有显著好处。
plant diseasesfood securityagricultural sustainabilitydeep convolutional neural networkstesting with concept activation vectors (tcav)
发现论文，激发创造
  • 基于概念激活向量的深度学习皮肤病变分类器可解释性研究

    该研究使用了一个经过训练的神经网络，通过激活向量概念来介绍了深度学习的医学图像分类器，以验证模型学习和利用类似于皮肤科医师所描述和使用的疾病相关概念，并且进一步开发 CAV 的神经网络。

    May, 2020

  • 基于深度学习的植物病害图像检测

    利用 54,306 张植物叶片图像数据，训练深度卷积神经网络以识别 14 种作物和 26 种疾病，并利用全球智能手机渗透率的提高和近期深度学习中的计算机视觉技术，实现智能手机辅助作物疾病诊断的可行性。

    Apr, 2016

  • 植物幼苗分类的深度卷积神经网络

    本研究使用深度学习技术中的卷积神经网络与传统算法来进行植物幼苗分类，以达到增加农作物产量、提高生产效率与自动化种植的目的。

    Nov, 2018

  • 神经网络的以人为本的概念解释

    该研究论文介绍了基于概念的解释，比如概念激活向量可以有效地描述概念，并讨论了自动提取概念的方法，展示了它们在真实世界应用中的效用。

    Feb, 2022

  • 深度学习在叶片图像中植物识别和病害分类的应用：多预测方法

    通过对植物病理学方面的当前深度学习方法进行调研和现有机器学习方法的研究，我们提出了一种名为通用堆叠多输出 CNN 的新模型（GSMo-CNN），并在三个基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明，InceptionV3 是作为骨干 CNN 的较好选择，其性能优于 AlexNet、VGG16、ResNet101、EfficientNet、MobileNet 和我们开发的自定义 CNN，并证实单一模型的使用可以与或优于使用两个模型。最终，我们展示了提出的 GSMo-CNN 在三个基准数据集上达到了最先进的性能。

    Oct, 2023

  • 概念激活向量（Concept Activation Vectors）的数量化测试：超越特征归属的可解释性（Interpretability Beyond Feature Attribution）

    通过引入概念激活向量 (CAVs) 来解释深度学习模型的内部状态，通过 TCAV 技术使用方向导数量化用户定义的概念对分类结果的重要程度，从而探索研究标准图像分类网络和医学应用。

    Nov, 2017

  • 增强植物病害识别：一种基于卷积神经网络、张量子空间学习和 HOSVD-MD 的新方法

    利用机器学习及深度学习方法，在农业科学中实现对番茄叶病的自动检测和分类技术的研究。通过提出基于高阶白化奇异值分解方法（HOWSVD）和多线性判别分析（MDA）的张量子空间学习方法，测试结果表明该方法在 PlantVillage 和台湾数据集上取得了显著提升的精确度和可靠性，达到了 98.36％和 89.39％的准确率。

    May, 2024

  • ViTaL：一种使用视觉变换器和线性投影进行叶片图像自动植物病害识别的先进框架

    我们的研究论文引入了一个鲁棒的框架，用于自动识别植物叶片图像中的疾病。该框架包括多个关键阶段，以提高疾病识别的准确性，并通过引入图像预处理、特征提取等技术进行性能评估。这项研究为农业领域提供了宝贵的洞见和工具，以实现植物疾病的早期检测和管理，从而可能提高作物产量和增强食品安全。

    Feb, 2024

  • 马铃薯病害检测的学习特征和框架分析

    通过使用区域卷积神经网络（RCNN）和基于注意力机制的网络，从叶片上的病斑或健康区域学习特征的方式，处理了训练数据分布与测试数据分布不一致所带来的分类器性能问题，测试集上的平均分类准确率约为 95％，在训练阶段未见过的数据集上平均得分为 84％。

    Aug, 2023

  • 自动传染病分类分析与概念发现

    本文介绍了医学图像分析的概念探索方法，用于自动识别传染病，如结核病和猴痘。提出了一种新的概念发现方法 NMFx，可以在不同的场景下进行监督、非监督和弱监督学习。

    Aug, 2022