ArcGIS Living Atlas of the World で入手できる Plant Leaf Disease Classification 事前トレーニング済みモデルは、植物の葉の病気を分類するために使用するディープ ラーニング モデルです。
果物や野菜は病気にかかりやすく、収穫量に悪影響を与える可能性があり、農業従事者は大きな損失を被ります。 これらの病気は、成長のさまざまな段階で植物に影響する可能性があります。 農業従事者は、それらを早期に防ぐために常に監視する必要があります。そうしないと、病気がまん延し、深刻で回復不能な状況になる可能性があります. 果物や野菜への害虫の侵入には多くの種類があり、適切な予防措置のためにそれらを手作業で識別することは難しく、時間がかかります。
この事前トレーニング済みモデルを配置すれば、植物の病気を効率的に識別し、適切な害虫駆除を実施できます。 モデルのトレーニング データには、主に、病気にかかった植物と健康な果物や野菜の葉の画像が含まれています。 葉の画像から、植物の病気のまん延や健康な植物を複数のカテゴリに分類できます。
ライセンス要件
このワークフローを完了する場合のライセンス要件は次のとおりです。
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Pro の ArcGIS Image Analyst エクステンション
- ArcGIS Enterprise—ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online—ArcGIS Image for ArcGIS Online
モデルの概要
このモデルには以下の特性があります。
- 入力 - [ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 (Classify Pixels Using Deep Learning)] ツールごとに、互換性のある画像形式で、解像度の高い 3 バンドの道路レベル画像/方向付き画像。
- 出力 - 植物病害のある葉、健康な葉、または背景クラスの分類画像。
- 計算 - このワークフローは計算負荷が高いため、計算能力が 6.0 以上の GPU が推奨されます。
- 適用できる地域 - このモデルは、世界中のすべての地域で適切に機能します。 ただし、トレーニング データと統計的に類似していない画像では、異なる結果になる場合があります。
- アーキテクチャ - このモデルは、ArcGIS API for Python に実装された ResNet50 モデル アーキテクチャを使用します。
- 精度メトリクス - このモデルの全体の精度は 97.88 パーセントです。
モデルへのアクセスとダウンロード
Plant Leaf Disease Classification 事前トレーニング済みモデルを ArcGIS Living Atlas of the World からダウンロードします。 または、ArcGIS Pro からモデルに直接アクセスするか、ArcGIS Image for ArcGIS Online でモデルを使用します。
- ArcGIS Living Atlas of the World を参照します。
- 自分の ArcGIS Online アカウントの認証情報を使用してサイン インします。
- 「Plant Leaf Disease Classification」を検索して、検索結果からアイテム ページを開きます。
- [ダウンロード] ボタンをクリックして、モデルをダウンロードします。
ダウンロードした .dlpk ファイルを ArcGIS Pro で直接使用できます。
リリース ノート
以下はリリースノートです。
| Date | 説明 |
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| 2022 年 11 月 |
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