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본 연구는 감자 잎의 건강 상태와 두 가지 종류의 역병(초기/후기)을 분류하기 위한 경량 CNN 모델을 개발했습니다. PlantVillage 데이터셋으로 학습된 이 모델은 현장 데이터셋에서 90.28%의 정확도를 보였습니다. 또한, 계산 효율성 측면에서도 VGG16 및 MobileNetV2와 비교하여 우수한 성능과 작은 용량을 입증하며 농가 적용 가능성을 제시합니다.
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원문 바로가기감자는 에티오피아의 중요한 식량 안보 작물이지만, 특히 초기 역병(early blight)과 후기 역병(late blight) 같은 잎 질병으로 인해 생산량이 영향을 받습니다. 본 연구는 감자 잎을 건강함, 초기 역병, 후기 역병 세 가지 범주로 분류하기 위한 경량 컨볼루션 신경망 (CNN)을 개발합니다. 제안된 모델은 PlantVillage 데이터셋의 2,215개 이미지를 사용하여 훈련되었으며, 에티오피아 Awi Zone의 Banja에 있는 감자 농장에서 수집한 247개의 이미지를 포함하는 독립적인 현장 데이터셋에서 평가되었습니다. PlantVillage에서는 모델이 99.04%의 훈련 정확도, 98.21%의 검증 정확도, 그리고 98.66%의 테스트 정확도를 달성했습니다. 현장 데이터셋에서는 90.28%의 정확도를 달성했습니다. 또한 본 연구는 분류 성능과 계산 효율성 측면에서 제안된 CNN을 VGG16 및 MobileNetV2와 비교합니다. 제안된 모델은 446,787개의 학습 가능한 매개변수를 포함하며, 약 1.70 MB의 용량을 차지하고, 보고된 실험 설정에서 에포크당 평균 5.58초가 소요됩니다. 이는 VGG16의 9.96초 및 MobileNetV2의 7.68초와 비교한 수치입니다. 그 결과는 감자 잎 질병 분류를 위한 작고 효율적인 CNN의 잠재력을 입증하며, 이미지 조건이 통제된 벤치마크 데이터셋보다 더 가변적인 독립적인 현장 평가의 중요성을 강조합니다. 제안된 접근 방식은 에티오피아의 소규모 농민과 유사한 농업 환경에서 초기 질병 식별을 지원할 수 있습니다.