トマト植物の病害検出システム

AI/ML
トマト植物の病害検出システム

トマト植物の病害検出システム

本リポジトリは、ディープラーニングを活用し、トマトの葉の画像から10種類の病害状態（健康な葉も含む）を高精度で分類・検出するモデルを構築しています。TensorFlowとInceptionV3を用い、ImageDataGeneratorによるデータ拡張で学習効率を高め、農業現場での早期病害発見と対策支援を目指します。

https://github.com/OpCode28/Tomato-Plant-Disease-Detection

概要

このリポジトリ「Tomato-Plant-Disease-Detection」は、トマトの葉の画像を解析し、健康な状態から9種類の病害を含む合計10のクラスに分類するディープラーニングモデルを開発しています。TensorFlowフレームワークのInceptionV3アーキテクチャをベースに採用し、ImageDataGeneratorによる豊富なデータ増強を行うことで、限られたデータセットでも高い汎化性能を実現。農業従事者や研究者がトマトの病気を早期に発見し、適切な対策を迅速に行えるようサポートすることを目的としています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • トマトの葉の10種（健康含む）を分類するディープラーニングモデルを実装
  • TensorFlowとInceptionV3を用いた高精度画像分類
  • ImageDataGeneratorによる効果的なデータ拡張を活用
  • 農業現場での早期病害検出支援を目的とした実践的なアプローチ

技術的なポイント

本プロジェクトの核となる技術は、Googleが開発した深層畳み込みニューラルネットワークInceptionV3を用いた画像分類モデルの構築です。InceptionV3は、複数の異なるサイズの畳み込み層を並列に組み合わせることで特徴抽出能力を高めつつ計算コストを抑える設計が特徴であり、画像認識の分野で高い評価を得ています。このリポジトリでは、既存のInceptionV3モデルにトマトの葉画像のデータセットを入力し、各種病害を識別するために転移学習を活用しています。

データセットは、健康な葉と9種類の病害葉を含む画像群で構成されており、農業従事者が日常的に遭遇する主要なトマトの葉病害を網羅しています。画像の枚数やバリエーションは限られているため、TensorFlowのImageDataGeneratorを利用してリアルタイムでのデータ拡張を行うことで学習データを人工的に増やし、モデルの過学習を防ぎつつ汎用性を向上させています。具体的には、回転、ズーム、シフト、水平反転などの画像変換を適用し、多様な画像パターンに対応可能なモデルを育成しています。

モデルの学習はJupyter Notebook形式で行われており、コードの可読性が高く、パラメータ調整や学習過程の可視化が容易です。学習済みモデルはトマトの葉画像に対して高い分類精度を示すことが期待され、農業分野におけるAI活用の一例として有用です。また、TensorFlowを利用しているため、将来的なモデルの改良や他の作物への応用も比較的容易に実施可能です。

このように、本リポジトリはトマト農業における病害検出の自動化を目指した実践的なディープラーニングプロジェクトであり、画像分類技術と農業の融合を進める一例として注目されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクト概要やセットアップ方法を記載
  • Tomato.ipynb: モデル構築、学習、評価を行うJupyter Notebookファイル

まとめ

InceptionV3とTensorFlowを活用したトマト病害検出モデルの実装例。

リポジトリ情報：