Детектор R-CNN для обнаружения болезней растений, использующий сиамские нейронные сети с триплетной функцией потерь

Аннотация

Основной проблемой, рассматриваемой в этой работе, является создание детектора для определения болезней растений с использованием Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN) архитектуры. Платформа для выявления болезней растений pdd.jinr.ru существует уже несколько лет, но продолжаются исследования для предоставления пользователям новых возможностей. Текущая архитектура, использующаяся для классификации заболеваний по изображениям, основана на сиамской нейронной сети с триплетной функцией потерь. Одной из основных причин разработки этого детектора являются трудности с классификацией в случаях, когда садоводы присылают фотографии, на которых больные листья занимают значительно меньше места, чем здоровые. В таких случаях необходимо точно указать зараженные листья для их дальнейшего лечения. Зараженные листья могут быть выделены рамкой и иметь надписи, соответствующие названию болезни, с использованием детектора R-CNN.