- 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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CNN
- 6月 24, 2026
複数アーキテクチャ統合で植物病害診断精度向上、MoE手法の実用化に前進
複数アーキテクチャ統合で植物病害診断精度向上、MoE手法の実用化に前進 📄 論文サマリー 著者：Phi-Hung Hoang、Thi-Thu-Hong Phan 発表：arXiv（人工知能）／2606.23441v1 公開日：2026年06月22日 ✨ 本論文の新規性 EfficientNet-B0、DenseNet-121、Swin-Tinyの3モデルを統合したCross-Architectur […]
- 6月 12, 2026
CNNとGaborフィルターによる植物成長段階推定の精度向上に成功
CNNとGaborフィルターによる植物成長段階推定の精度向上に成功 📄 論文サマリー 著者：Simbarashe Aldrin Ngorima、Albert Helberg、Marelie H. Davel 発表：arXiv（コンピュータビジョン）／2606.11966v1 公開日：2026年06月10日 ✨ 本論文の新規性 畑での植物成長段階推定にCNNとGaborフィルターの2手法を適用し、精 […]