- 10月 15, 2026
ジャガイモ疫病の早期診断をAIで実現｜軽量CNNモデルが現場画像で90%超の精度
エチオピアのジャガイモ生産現場向けに、軽量なCNNモデルを開発した。制御下データで98.66%、現場実地データで90.28%の精度を記録。既存の大型モデルより計算コストを抑え、小規模農家向けの病害診断アプリへの展開可能性を示した。
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軽量モデル
- 9月 20, 2026
トマト病害の高精度分類に向けた軽量CNN-Attentionモデルの開発
トマトの葉に生じる病害を高精度かつ軽量に分類するための新しい深層学習モデルCoAtNet-DeepMoEを提案。従来モデルと比較してパラメータ数を大幅に削減しつつ、精度を99.8%以上に維持。
- 6月 9, 2026
軽量深層学習モデルRek-Survで作物病害の早期予測を実現
軽量深層学習モデルRek-Survで作物病害の早期予測を実現 📄 論文サマリー 著者：Xiao J、Hu S、Deng X 他7名 発表：arXiv（europepmc）／pmc:PMC13196313 公開日：2026年03月04日 ✨ 本論文の新規性 Kolmogorov-Arnold Network（KAN）を基盤とした軽量生存モデルRek-Survを提案。従来の重いCNNやTransfor […]
- 5月 28, 2026
軽量YOLOモデルでトマトの熟度判定と収穫ポイントをリアルタイム検出
軽量YOLOモデルでトマトの熟度判定と収穫ポイントをリアルタイム検出 📄 論文サマリー 著者：Rajmeet Singh、Manveen Kaur、Shahpour Alirezaee、Irfan Hussain 発表：arXiv（コンピュータビジョン）／2605.27129v1 公開日：2026年05月26日 ✨ 本論文の新規性 YOLO26ベースの新アーキテクチャ「YOLO26-RipeLoc […]