利用可分离卷积UNet进行木薯叶病分类
1、研究内容
在这项工作中，我们开发并训练了深度学习模型，用于将木薯叶片疾病分割和分类为枯萎病或花叶病。作为非洲第二大碳水化合物供应商，木薯是小农种植的一种关键粮食安全作物，因为它能承受恶劣的环境。在撒哈拉以南非洲，至少80%的家庭农场种植这种淀粉根茎，但病毒性疾病是低产量的主要来源。我们这里的重点是发生在尼日利亚的两种主要木薯疾病，即木薯花叶病(CMD)和木薯细菌性白叶病(CBBD)。在一天中不同时间采集的21397张木薯叶图像中，包含了不同程度的症状表现，共训练了5类46个模型。一个模型诊断出健康叶片，另一个模型检测出诊断为不健康叶片时叶片上存在的疾病，两个最准确的模型被输出。采用5倍交叉验证测试了用于健康诊断的可分离卷积UNet模型和用于疾病检测的可分离卷积UNet模型，准确率分别为83.9%和61.6%。
2、研究相关
木薯是非洲最重要的粮食作物之一。三大洲，非洲，亚洲和拉丁美洲生产大量的木薯根。在热带世界，特别是非洲，超过5亿人依靠木薯作为他们的主要主食之一。在亚洲和拉丁美洲，产品主要用作工业原料、动物饲料或出口市场。在非洲，大部分的农产品是人类赖以为生的食物。木薯是撒哈拉以南非洲某些地区最重要的粮食保障作物之一，在一些国家已证明是最可靠的作物，是抵御饥荒的最后一道防线。在过去的十年里，木薯的种植不仅是为了撒哈拉以南非洲的人类消费，而且还为依赖于根部产品(尤其是淀粉)的新兴产业提供原材料。
木薯能够在贫瘠的土壤上茁壮成长，这使它在非洲比山药和其他块根、块茎、谷物或豆类更具优势。在未来的许多年里，木薯将继续是数百万人的重要碳水化合物来源，尤其是非洲农村和城市的穷人。因此，必须比目前更有效地管理木薯，以提高单位面积产量，确保生产的木薯根
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