Enhancing Plant Disease Detection: A Novel CNN-Based Approach with Tensor Subspace Learning and HOWSVD-MD

机器学习已经彻底改变了农业科学领域，特别是在植物疾病的早期检测和管理方面，这对于维护作物的健康和生产力至关重要。利用先进的算法和成像技术，研究人员现在能够以前所未有的准确度和速度识别和分类植物疾病。有效地管理番茄疾病对于提高农业生产力至关重要。发展和应用番茄疾病分类方法是实现这一目标的关键。本文介绍了一种利用最新的预训练卷积神经网络（CNN）模型的洋葱叶病检测和分类的前沿技术。我们提出了一种高级的张量子空间学习方法，称为高阶白化奇异值分解（HOWSVD），旨在提高系统的判别能力。我们的张量子空间学习方法分为两个阶段，首先是HOWSVD，最后是多线性判别分析（MDA）。通过对两个不同数据集（即PlantVillage和台湾数据集）进行全面的实验，本文对这种创新方法的有效性进行了严格的测试。研究结果表明，HOWSVD-MDA优于现有方法，强调了其能够显著提高诊断番茄叶病的精度和可靠性的能力。例如，在PlantVillage和台湾数据集下分别实现了高达98.36％和89.39％的准确度得分。

本论文旨在解决番茄叶病的检测和分类问题，通过使用HOWSVD-MDA方法来提高系统的准确性和可靠性。

本论文提出了一种基于张量子空间学习的创新方法，HOWSVD-MDA，利用最新的预训练卷积神经网络模型来检测和分类番茄叶病。该方法在两个不同的数据集上进行了全面的实验，通过提高系统的鉴别能力，取得了比现有方法更好的性能。

本论文使用了HOWSVD-MDA方法来提高番茄叶病检测和分类的准确性和可靠性。实验使用了两个数据集，PlantVillage和Taiwan，实现了高达98.36％和89.39％的准确性得分。本论文提出的方法为农业科学领域的病害检测和管理提供了新的思路。

相关研究包括使用卷积神经网络和深度学习技术进行植物病理学的研究，例如“Deep learning for plant disease detection and diagnosis”和“Deep convolutional neural networks for image classification of crops, weeds and diseased plants”。