A novel framework GRCornShot for corn disease detection using few shot learning with prototypical network
Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Precision and timeliness in the detection of plant diseases are important to limit crop losses and maintain global food security. Much work has been performed to detect plant diseases using deep learning methods. However, deep learning techniques demand a large quantity of data to train the models for diagnosis and further classification. Few-shot learning has surfaced to remove the drawbacks of deep learning methods. Therefore, the proposed work presents a novel GRCornShot model for corn disease diagnosis using few-shot learning with Prototypical Networks based on metric learning. Metric Learning calculates the distance to measure the similarity between the data points. Hence, addressing the challenge of limited labeled data, GRCornShot effectively classifies healthy and corn diseases. Furthermore, the Gabor filter is incorporated into the backbone network ResNet-50 to extract the texture features and to enhance the classification performance. The experiments show the promising application of few-shot learning in agronomic applications, providing a robust solution for detecting corn diseases precisely with minimal data requirements. Using a 4-way 2-shot, 3-shot, 4-shot, and 5-shot learning strategy, GRCornShot achieves impressive accuracy of 96.19%, 96.54%, 96.90%, and 97.89%, respectively.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A novel framework GRCornShot for corn disease detection using few shot learning with prototypical network
- Date Crossref
- 21/07/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Mahatma Gandhi University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Government Medical College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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MIT World Peace University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Symbiosis International University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Indian Institute of Information Technology Kottayam Department of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Symbiosis International (Deemed University) Symbiosis Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Mahatma Gandhi University, Government Medical College et MIT World Peace University, avec 4 autres affiliations.
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