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SpudScan: Semantic Segmentation of Potato Leaf Diseases

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  • 발행기관
    한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) 바로가기
  • 간행물
    IJICTDC 바로가기
  • 통권
    Vol 10 No 1 (2025.06)바로가기
  • 페이지
    pp.29-37
  • 저자
    Anup Raj Paudel, Prarthana Chalise, Reeha Poudyal, Yagya Raj Pandeya
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A468258

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원문정보

초록

영어
In this project, we present SpudScan, a comprehensive approach for the semantic segmentation of potato leaf diseases. Utilizing a custom dataset collected and meticulously annotated by our team, we trained and evaluated three state-of-the-art models: Segformer, Unet, and Deeplab V3. Our objective was to accurately identify and segment various disease-affected regions on potato leaves to facilitate early detection and treatment. Comparative analysis of the models highlights their respective strengths and weaknesses in terms of performance, processing time, and robustness. The results demonstrate significant potential for integrating deep learning techniques in agricultural disease management, paving the way for more efficient crop monitoring and health assessment.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Research Methodology
3.1. Data Collection
3.2. Data preprocessing and annotation
3.3. Model Development
3.4. Model Training
3.5. Model’s Evaluation
3.6. System Deployment
4. Results and Discussion
4.1. Comparative Analysis
4.2. Benchmark of Our Research Article
4.3. Future Enhancements
5. Conclusion
References

키워드

Semantic Segmentation Segformer Unet Deeplab V3 Potato Leaf Disease

저자

  • Anup Raj Paudel [ Department of Artificial Intelligence, Kathmandu University, Nepal ]
  • Prarthana Chalise [ Department of Artificial Intelligence, Kathmandu University, Nepal ]
  • Reeha Poudyal [ Department of Artificial Intelligence, Kathmandu University, Nepal ]
  • Yagya Raj Pandeya [ Department of Artificial Intelligence, Kathmandu University, Nepal ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) [The Korean Academic Society of AI Digital Convergence]
  • 설립연도
    2015
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    본 학회는 디지털 경영에 관련된 디지털 미디어, 디지털 통신, 디지털 방송, 디지털 콘텐츠, 디지털 문화, 디지털 사회, 디지털 유통, 디지털 금융, 디지털 물류, 디지털 정책, 디지털 기술, 디지털 교육 그리고 디지털과 아날로그의 비교 등에 대한 학제간 연구와 실사구시적인 적용을 통하여 디지털 경영의 발전과 한국이 세계적인 디지털 강국으로 성장하기 위한 학술적인 기반과 실무적인 지침을 조성하는 것을 목적으로 하고 있습니다.

간행물

  • 간행물명
    IJICTDC [International Journal of Information Communication Technology and Digital Convergence]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    2466-0094
  • 수록기간
    2016~2025
  • 십진분류
    KDC 300 DDC 303

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