合成画像を用いたイチゴ葉病害自動診断システム開発の試み

摘要

植物病害による農作物への被害低減のため，深層学習技術などを用いた植物病害自動診断システムの開発が行われている．こうしたシステムは高い識別精度を達成している一方で，学習画像の背景等の影響により過学習状態になりやすい．例えば，異なる圃場で撮影されるなど，条件が大きく異なる画像に対する識別精度は大幅に低下する．本報告では学習画像数が限られた環境下で画像の多様性確保のため，複数画像を合成し学習に用いるdata augmentation 手法を用いて，イチゴ葉に対する病害診断システムを試作した．2 つの画像をアルファ合成するMixup 手法の導入により，イチゴの葉を基にしたイチゴ病害の自動診断において1.0%の識別能向上を確認した．