T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n Co m pu t i ng   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.  2 2 ,   No .   6 ,  Dec em b er   202 4 ,   p p .   1 4 1 4 ~1 421   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI K A . v 2 2 i 6 . 25519           1414     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //telko mn ika . u a d . a c. i d   To m a to  lea f  disea se recog nition sy s te m  using   F a ster  R - CN N       K a re l O ct a v ia nu s   B a chri,   B r y a n Sa nto s o ,   Du m a   K ristina   Ya nti  H uta pea ,   Ca t herine  O liv ia   Sere a t i,   L a nn y   W.   P a nd j a it a n   D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,   A t ma   Jay a   C a t h o l i c   U n i v e r si t y   o f   I n d o n e si a ,   Ja k a r t a ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   8 ,  2023   R ev i s ed   J u l   22 ,  2 0 2 4   A cc ep ted   A u g   5 ,  2024       T h e   o b jec ti v e   o f   th is  p a p e r  is  t o   d e tec t  t o m a to   lea f   d ise a se   u sin g   F a ste r  re g io n - b a se d   c o n v o l u ti o n a l  n e u ra l  n e tw o rk   ( R - CN N ) .   T h e   to m a to   lea f  d ise a se   re c o g n it io n   sy ste m   u ti li z e s  a   d a tas e t  c o n sistin g   o f   h e a lt h y   to m a to   lea v e s  a n d   e ig h t  lea f   d ise a se s,  in c lu d i n g  e a rly   b li g h t,   late   b li g h t ,   l e a f   m o ld ,   m o sa ic   v iru s ,   se p to ria,  sp id e r  m it e s,  y e ll o w   l e a f   c u rl  v iru s ,   a n d   l e a f   m in e r .  T h e   d a tas e t  is  o b tai n e d   f ro m   v a rio u s  so u rc e s,  su c h   a s  Ka g g l e ,   G o o g le  Im a g e s,  Bin g   Im a g e s,  a n d   Ro b o f lo w   Un iv e rse .   P re - p ro c e ss in g   tec h n iq u e s ,  in c lu d in g   c o ll a g e ,   ti le,  sta ti c   c r o p ,   a n d   re siz e ,   a re   a p p li e d   to   p re p a re   th e   d a tas e t  f o r  train in g .   Da ta  a u g m e n tatio n   m e th o d s,   su c h   a s  f li p p i n g ,   9 0 °   ro tatio n ,   e x p o su re   a d ju stm e n t,   a n d   h u e   m o d if ica ti o n ,   a re   a p p li e d   t o   e n h a n c e   th e   m o d e l ’ s  ro b u stn e ss   a n d   g e n e ra li z e   it s  p e rf o rm a n c e .   S p e c ifi c a ll y ,   w e   im p le m e n ted   F a ste r  R - CNN   a s  p a rt  o f   De tec tro n 2   u sin g   it s  b a se   m o d e ls  a n d   c o n f ig u ra ti o n s.  T h e   re su lt s  d e m o n stra te  th a t  th e   X 1 0 1 - F P N  b a se   m o d e l  f o r  F a ste r  R - CNN   w it h   th e   d e f a u lt   c o n f ig u ra ti o n s  o f   De tec tro n 2   is  e fficie n t  a n d   g e n e ra l  e n o u g h   to   b e   a p p li e d   to   d e fe c t  d e tec ti o n .   T h is  a p p ro a c h   re su lt s  i n   a n   a v e ra g e   p re c isio n   (A P )   d e tec ti o n   sc o re   o f   8 7 . 0 1 %   f o r  v a li d a ti o n   re su lt s.   K ey w o r d s :   Dete ctr o n 2   Fas ter   r eg io n - b ased   co n v o lu tio n al  n eu r al  n et w o r k   Ma ch i n e  lear n i n g   Ob j ec t d etec tio n   T o m ato   lea f   d is ea s e   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Kar el  Octa v ia n u s   B ac h r i   Dep ar t m en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Fac u lt y   o f   E n g i n ee r in g   A t m a  J a y a  C a th o lic  U n i v er s it y   o f   I n d o n e s ia     J ak ar ta,   I n d o n esia   E m ail:  k ar el. b ac h r i@ a t m aj a y a . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   to m ato   c u lti v atio n ,   v ar io u s   d is ea s es   ca u s ed   b y   p est s   s u c h   as   in s ec ts ,   f u n g i,  b ac ter ia,   a n d   v ir u s e s   [ 1 ]   a r e  o f ten   en co u n ter ed ,   w h i ch   ca n   af f ec t  th e  y ield   an d   q u alit y   o f   to m ato es.  T h er e  is   also   d is ea s e  o n   to m ato   leav es  i n   Keb u n   I b u   &   C o .   Fi g u r e  1 ( a)   s h o w s   t h e  i m ag e  o f   h ea lt h y   lea v es,  w h ile  Fi g u r e  1 ( b )   d is ea s ed   leav es,  w h ic h   af f ec ted   b y   leaf   m i n er .   Dis ea s e s   i n   to m ato   p la n ts   h a v e  d if f er e n t  c h ar ac ter is tic s   f r o m   o n e  a n o th er .   T h e  ch ar ac ter is tic  o f   to m ato   d is e ases   is   s h o w n   i n   T ab le  1 .   H o w e v er ,   f ar m er s   m a y   n o t  b e  ab le  to   id en tify   o r   m is id en ti f y   d is ea s es  i n   to m ato   p lan ts ,   r esu lti n g   in   p lan t  d ea t h .   Mo r eo v er ,   m is d ia g n o s is   o r   m is id en ti f icatio n   o f   d is ea s es i n   to m ato   p lan ts   ca n   l ea d   to   im p r o p er   p esti cid e  ap p l icatio n ,   ca u s in g   d a m a g e  o r   ev en   cr o p   f ailu r e  [ 2 ] .   T o   a d d r e s s   th is   p r o b l em ,   an   au to m a t e d   s y s t em   is   r e q u i r e d   t o   d e t e c t  p l an t   d i s e as es .   T h is   c an   b e   s o lv e d   if   t h e   im ag es   o f   th e   p l an t   d i s e as e s   c an   b e   c a p t u r e d   an d   d e t ec t e d   s p e c if i ca l ly   o n   t o m a t o   le a v es   u s in g   o b je c t  d e t e c t i o n   m e th o d s .   H en c e ,   a   m o d e l   w ith   h ig h   a c cu r a cy   is   r e q u i r e d ,   s u c h   as   F a s t e r   r e g i o n - b as e d   c o n v o lu ti o n a l  n eu r a l   n e t w o r k   ( R - C N N ) ,   w h ic h   p r o v i d e s   h ig h e r   s p e e d   an d   a c c u r ac y   c o m p a r e d   t o   R - C N N  a n d   F as t   R - C NN  m o d e ls   [ 3 ] - [ 5 ] .   I n   th e   r e s e a r c h   c o n d u ct e d   b y   s e v e r al   r e s e a r ch e r s   [ 6 ] - [ 9 ] ,   it   h as   b e en   f o u n d   th a t   m o d e ls   c at eg o r i z e d   as  tw o - s ta g e  d e t ec t o r s   a ch i ev e  h ig h e r   ac cu r a cy   c o m p a r e d   t o   o n e - s t ag e  d e t e ct o r s .   I n   p l an t   d is e a s e   d e t ec t i o n   s y s tem s ,   h ig h   a c cu r a cy   is   c r u c ia l .   T h e r ef o r e ,   t h i s   r e s e a r ch   w il l u t i li z e   a  t w o - s t ag e  d e t e ct o r   m o d e l ,   s u ch   a s   F as t er   R - C N N .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         To ma to   lea f d is ea s e  r ec o g n iti o n   s ystem  u s in g   F a s ter R - C N N   ( K a r el  Octa via n u s   B a ch r i )   1415       ( a)   ( b )     Fi g u r e  1 .  T o m ato   p lan t i n   K eb u n   I b u   &   C o : ( a)   h ea lt h y   leav e s   an d   ( b )   a f f ec ted   leav e s   b y   le af   m in er       T ab le   1 .   C h ar ac ter is tics   o f   to m ato   p lan t d is ea s e s  [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ]   I mag e   C h a r a c t e r i st i c /   sy mp t o m   I mag e   C h a r a c t e r i st i c /   sy mp t o m   I mag e   C h a r a c t e r i st i c /   sy mp t o m   I mag e   C h a r a c t e r i st i c /   sy mp t o m     Ea r l y   b l i g h t   C h a r a c t e r i z e d   b y   c o n c e n t r i c   r i n g s a n d   su r r o u n d e d   b y   a   y e l l o w i n g   z o n e   [ 1 2 ] .   L a t e   b l i g h t   L e si o n s a r e   c h a r a c t e r i z e d   b y   b e i n g   smal l ,   d a r k ,   a n d   r e se mb l i n g   w a t e r - s o a k e d   sp o t s  [ 1 3 ] .     Y e l l o w   l e a f   c u r l   v i r u s   U p w a r d   c u r l i n g   o f   l e a f   e d g e s  ( c u p p i n g ) ,   t h i c k e n i n g   o f   l e a f   v e i n s,  y e l l o w i n g   a n d   l e a f   c u r l i n g   [ 1 4 ] .     M o sai c   v i r u s   P r e se n c e   o f   mo sai c   p a t t e r n s  a n d   sp o t s o n   t o mat o   l e a v e s  [ 1 5 ] .   S e p t o r i a   M a n y   smal l   r o u n d   s p o t s o f   l i g h t   b r o w n   c o l o r   w i t h   w h i t e   c e n t e r s  [ 1 5 ] .     L e a f   mo l d   P a l e   g r e e n   o r   y e l l o w i sh   p a t c h e s o n   t h e   u p p e r   su r f a c e   o f   l e a v e s [ 1 3 ] .     S p i d e r   mi t e s   Y e l l o w i sh   w h i t e   sp o t s  [ 1 6 ] .     L e a f   mi n e r   T h e   l e a v e s   a r e   v e i n e d   a n d   s e r p e n t i n e - l i k e   p a t t e r n s   [ 1 7 ] .       T h e  to m ato   leaf   d is ea s e  r ec o g n i tio n   s y s te m   u ti lizes  th e  F aster   R - C NN  w it h   th e  f ea t u r e  p y r a m i d   n et w o r k s   ( X1 0 1 - FP N )   m o d el .   T h is   m o d el  h as  t h e  h i g h e s t   s co r e  f o r   o b j ec t  d etec tio n   a m o n g   th e  av a ilab le   m o d el s   in   t h e  Dete ctr o n 2   lib r ar y   [ 1 8 ] .   Dete ctr o n 2   is   an   o b jec t  d etec tio n   f r a m e w o r k   d ev e lo p ed   b y   Face b o o k   A I   r esear ch   ( F A I R ) .   I t  is   th e  l atest  v er s io n   o f   th e  p r ev io u s   o b j ec t  d etec tio n   f r am e w o r k   k n o w n   as  Dete ctr o n .   Dete ctr o n 2   is   b u i lt  o n   to p   o f   P y T o r ch ,   a  d ee p - lear n in g   f r a m e w o r k   t h at  p r o v id es  co m p r eh en s i v e  f u n ctio n a li t y   f o r   o b j ec t  d etec tio n   r esear ch   an d   d ev elo p m en t.  T h e  p r e - tr ain ed   m o d els  a v ailab le  in   t h e  Det ec tr o n 2   m o d el  zo o   h av e  b ee n   tr ain ed   o n   th e  co m m o n   o b j ec ts   in   co n tex t  ( C O C O)   d ataset.   T h er ef o r e,   d u r in g   tr ain i n g ,   f i n e - tu n i n g   is   p er f o r m ed   o n   th e  p r e - tr ai n ed   m o d els .   Dete ctr o n 2   o f f e r s   s ev er al  t y p e s   o f   o b j ec t  d etec tio n ,   in cl u d i n g   b o u n d in g - b o x   d etec tio n ,   m a s k ,   k e y p o i n t  d etec tio n ,   i n s ta n ce   s e g m en tatio n ,   s e m a n tic   s eg m e n tatio n ,   a n d   p an o p tic  s eg m en tatio n .   I n   t h i s   r esear ch ,   th e  t y p e  o f   o b j ec t d e tectio n   u s ed   is   b o u n d i n g - b o x   d etec tio n .   T h er e  is   ac tiv e  r esear ch   in   th is   ar ea .   Fo r   ex a m p le,   u s i n g   Fas ter   R - C NN  w it h   r esid u al   n et w o r k s   ( r es1 0 1 )   b ased   m o d el  to   d ete ct  h ea lt h y   to m ato   lea v es  a n d   f o u r   lea f   d i s ea s es :  p o w d er y   m ild e w ,   b li g h t,  lea f   m o ld   f u n g u s ,   an d   to m ato   m o s aic  v ir u s   ( T o MV ) ,  t h e   r e s u l t in g   m o d el   a ch i ev es   m e an   a v e r a g e   p r e c i s i o n   ( m A P )   o f   9 8 . 5 4 %   [ 1 9 ] .   A l s o ,   u s in g   an   o b je c t   d e t e c ti o n   m eth o d   w i th   Fa s te r   R - C NN ,   r eg i o n - b as e d   f u l ly   c o n v o lu ti o n al  n e t w o r k s   ( R - FC N ) ,   an d   s i n g l e  s h o t   d etec to r   ( SSD )   al g o r ith m s   m er g ed   w it h   t h e  late s t  f ea tu r e  e x tr ac to r s   o f   d ee p   C NN  to   d etec t  to m a to   leaf   d is ea s e:  lea f   m o ld ,   g r a y   m o ld ,   ca n k er ,   p lag u e,   m in er ,   lo w   te m p er atu r e,   p o w d er y   m ild e w ,   w h itef l y ,   a n d   n u tr it io n al  ex ce s s .   I n   th is   p r o p o s ed   m o d el,   R - C N N  w i th   v i s u al  g eo m etr y   g r o u p   1 6   ( VGG - 16 )   s h o w s   b e tter   r ec o g n itio n   r es u lt s ,   w h ic h   ac h iev e s   m A P   8 5 . 9 8 %  [ 2 0 ] .   An o th er   ex a m p le  is   th e  u s e  o f   C NN   to   d etec t  to m ato   leaf   d is ea s e   o n   a  d ataset  co n s is tin g   o f   late  b li g h t,  g r a y   s p o t,  an d   b ac ter ial   ca n k er .   T h is   m o d el  ac h iev e s   a n   ac cu r ac y   o f   8 9 % [ 2 1 ] .   F a s t e r   R C N N  h a s   a ls o   b e en   u s e d   in   t o m a t o   d i s e a s e   n o t   u s in g   t h e  l e af   im ag es ,   h o w ev e r ,   th e r e   a r e   s o m e   d i s t in ct i o n   f r o m   th i s   r es e a r ch ,   s o m e   u s e   th e   b e r r y   in s t e a d   o f   t h e   l e av e s   [ 2 2 ] .   I n   o th e r   r es e a r c h ,   th e   s y s tem   w as  b u i lt   u s in g   R e t in aN e t  an d   f o cu s e d   o n ly   o n   l a t e  b l ig h t ,  m o s a i c  v i r us ,  t o m a t o   s e p t o r i a  l e af   s p o t   [ 2 3 ] ,   w h i le  o th er   u s i n g   r ea l - t i m e  f a s ter   r eg io n al  co n v o lu t io n al  n e u r al  n et wo r k   ( R T F - R C N N )   ar ch itectu r e  to   id en tify   f iv e   d is ea s e,   w h ic h   ar e  y ello w   lea f   cu r l,  s ep to r ia   leaf   s p o t,  late  b lig h t,  b ac ter ial  s p o t,  an d   b lig h t  w it h   th e  to tal  o f   s a m p le  o f   o n l y   1 2 5 0 0   [ 2 4 ] .   T h is   p ap er   f o cu s e s   o n   d ev elo p i n g   a  p r ed ictio n   m o d el  f o r   d etec tin g   v ar io u s   t y p e s   o f   d is ea s e s   o n   to m a to   leav e s ,   in cl u d in g   ea r l y   b li g h t,  late  b lig h t,   leaf   m o ld ,   m o s aic   v ir u s ,   s ep to r ia,   s p id er   m ite s ,   y ello w   lea f   cu r l  v ir u s ,   leaf   m i n er ,   an d   h ea lth y   to m ato   leav es  u s i n g   co m b in ed   d ataset  tak e n   f r o m   v ar io u s   o p en   s o u r ce s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 2 ,   No .   6 ,  Dec em b er   20 2 4 :  1 4 1 4 - 1 421   1416   2.   M E T H O D   T h is   s ec tio n   d is c u s s es  t h e  m e th o d   u s ed   to   ac h ie v e  th e  o b j ec tiv e .   T h e  f ir s t  p ar t  o f   t h is   s e ctio n   is   t h e   m et h o d   u s ed ,   w h ich   is   Fa s ter   R - C NN  X - 1 0 1   FP N.   T h e  s ec o n d   p ar t  o f   th is   s ec tio n   is   d ata  co llectio n   an d   an n o tatio n ,   w h ich   e x p lai n s   t h e  v ar io u s   s o u r ce s   o f   t h e  d atas et  an d   th e  lab el  co r r esp o n d s   t o   th e  d ata .  T h e  th ir d   p ar t   is   d ata   p r e p r o ce s s in g   an d   au g m e n tatio n ,   w h ic h   p r ep a r es  th e  d ata  to   b e   r ea d y   to   b e  p r o ce s s ed   b y   th e   s y s te m .   T h e  f o u r th   p ar t  o f   t h i s   s ec tio n   e x p lain s   th e  h y p er p ar a m eter   u s ed   in   tr ai n i n g .   T h e  t esti n g   p h a s e  o f   t h is   r esear ch   is   ex p lai n ed   in   t h e  r e s u lt a n d   d is c u s s io n .       2 . 1 .     F a s t er   R - CNN   X - 1 0 1   F P N   Fas ter   R - C NN  is   a  t w o - s ta g e  d etec to r   m o d el  th at  u til izes  F ast  R - C NN  an d   r eg io n   p r o p o s al  n et w o r k   ( R P N)   as  its   m ain   ar c h itect u r e.   T h is   m o d el  is   a n   i m p r o v e m en t  o v er   t h e  p r ev io u s   m o d e l,  Fas t  R - C NN,   b y   r ep lacin g   t h e  s elec t iv e  s ea r ch   m et h o d   w it h   R P N.   R P N  is   r esp o n s ib le  f o r   g e n er ati n g   r e g io n   p r o p o s als  th a t   p o ten tiall y   co n ta in   o b j ec ts   i n   an   i m a g e.   R P N  g en er ates   r eg io n   p r o p o s als  b y   p er f o r m i n g   r eg r es s io n   an d   class i f icatio n   to   d eter m in e  t h e  lo ca tio n   an d   p r esen ce   o f   o b j ec ts   in   ea c h   p r o p o s al  [ 2 5 ] .   I n   g e n er al,   an   o b j ec t  d etec to r   co n s is t s   o f   th r ee   co m p o n en ts :  th e  b ac k b o n e,   n ec k ,   an d   h ea d .   T h e  b ac k b o n e  is   r esp o n s ib le  f o r   f e atu r e  ex tr ac tio n   f r o m   th e  i n p u t  i m a g e,   th e  n ec k   is   u s ed   f o r   f ea tu r e  f u s io n ,   an d   th e  h ea d   i s   u s ed   f o r   p r ed ictio n   [ 2 6 ] .   T h e  Fas ter   R - C NN  X1 0 1 - FP N  m o d els  co n s i s t  o f   th r ee   co m p o n e n ts ,   w h ic h   ar e:   −   B ac k b o n e:  t y p icall y ,   o b j ec t  d e tecto r s   u s e  VG G,   Den s eNe t,  o r   r esid u al  n et w o r k   ( R esNet )   a s   th e  b ac k b o n e   o r   u n d er l y in g   n et w o r k   [ 2 7 ] .   Fas ter   R - C N N  X1 0 1 - FP N  u s e  R esNet  as  th eir   b ac k b o n e  o r   b ase  n et w o r k .   R esNet  is   a  t y p e  o f   n eu r al  n et w o r k   i n tr o d u ce d   b y   Kai m i n g   He,   Xian g y u   Z h an g ,   S h ao q in g   R e n ,   a n d   J ian   Su n   i n   2 0 1 5 .   I n   ad d itio n   to   R esNet,   t h er e  ar e  o th er   t y p e s   o f   R es Net  ar ch i tectu r e s   s u c h   as  R esNet5 0 ,   R esNet1 0 1 ,   an d   R esNet1 5 2 .   I n   2 0 1 5 ,   th is   n et w o r k   s u cc es s f u ll y   ac h ie v ed   f ir s t  p lace   in   th e   I m a g eNe t  lar g e   s ca le  v i s u al  r ec o g n itio n   ch all en g e  ( I L SV R C )   an d   C OC O   co m p eti tio n s   in   ter m s   o f   i m a g e  class i f icatio n ,   o b j ec t d etec tio n ,   an d   i m a g e  s e g m e n tat io n  [ 2 8 ] .   T h e  f o u n d ati o n   o f   t h e  R e s Net  ar ch itect u r e  i s   a  co n v o l u tio n   n eu r al  n e t w o r k   ( C NN)   th at  c o n s is ts   o f   co n v o lu tio n al  la y er s ,   p o o lin g   la y er s ,   an d   f u ll y   c o n n ec ted   la y er s ,   w it h   t h e  ad d itio n   o f   s k ip   co n n ec tio n s   in   s o m e  co n v o lu t io n al  la y er s .   T h e  p r in cip le  b eh in d   R esNet  is   to   cr ea te  a  d ee p er   n et w o r k   co m p ar ed   to   o th er   co n v e n tio n a l  n et w o r k s   w h ile   s i m u lta n eo u s l y   ad d r ess in g   t h e   v an i s h in g   g r ad ien t p r o b le m   [ 2 9 ] .   Sp ec if icall y ,   t h e  Fas ter   R - C NN  X1 0 1 - FP N  m o d el  u s e s   R esNeX t - 101 - 3 2 x 8 d   as  its   b ac k b o n e.   R esNeX t - 101 - 3 2 x 8 d   is   a  m o d el  tr ain ed   u s i n g   th e  C a f f e2   s o f t w ar e  b y   r esear ch er s   at  Face b o o k   [ 1 8 ] .   T h e   R esNeX t - 1 0 1   b lo ck   d iv id es  a  co n v o lu tio n   in to   m u lt ip le  p ar a llel  co n v o lu tio n s .   T h e  d if f er en ce   b etw ee n   th e   R esNeX t b lo ck   a n d   th e  R es Ne t b lo ck   is   t h e  i n tr o d u ctio n   o f   a   n e w   d i m en s io n   ca lled   ca r d in a lit y   ( t h e  s ize  o f   th e  tr an s f o r m atio n   s et)   in   t h e  R esNeX t  b lo ck .   T h e   n u m b e r s   1 0 1 ,   3 2 ,   a n d   8   i n   th e   m o d e l ’ s   n am e   r ef e r   t o   th e  n u m b e r   o f   l ay e r s   ( 1 0 1   l ay e r s ) ,   c a r d i n al i ty   ( 3 2 ) ,   a n d   th e   n u m b e r   o f   b o t t l en e ck   w i d th   ( 8 ) ,   r e s p e c t iv ely   [ 3 0 ] .     A   c o m p a r i s o n   b e tw ee n   th e   R e s N e t   b l o ck   an d   th e   R e s N e Xt   b l o c k   is   s h o w n   in   F ig u r e   2 .           Fig u r e   2 .   L ef t:  a   b lo ck   o f   R e s Net   an d   r ig h t:  a   b lo ck   o f   R e s N eXt  w ith   ca r d in a lit y =3 2   [ 3 0 ]       −   Nec k :  t h is   co m p o n e n t  is   lo c ated   b et w ee n   t h e  b ac k b o n e  a n d   th e  h ea d .   T h e  F aster   R - C NN  X1 0 1 - FP N  m o d el  u s es  f ea tu r e  p y r a m id   n et w o r k   ( FP N)   as  th eir   n ec k .   T h e  ar ch itectu r e  o f   FP N  th at  illu s tr ated   i n   Fig u r e  3   co n s is ts   o f   t h r ee   m ain   co m p o n e n ts :  a  b o tto m - u p   p ath w a y ,   a  to p - d o w n   p at h wa y ,   an d   later al   co n n ec tio n s ,   w h ic h   co n n ec t  v ar io u s   lev e ls   o f   f ea tu r e s   ( lo w - le v el  a n d   h ig h - lev e l  f ea tu r es)  s o   t h at  ea c h   lev el  i n   t h e  p y r a m id   ca n   b e  u s ed   to   d etec t  o b j ec ts   at  d if f er e n t  s ca les.  T h is   f ea tu r e  p y r a m i d   h elp s   i m p r o v e   d etec tio n   ac cu r ac y   b y   al lo w in g   th e  m o d el  to   id en ti f y   b o th   s m all  a n d   lar g e  o b j ec ts   [ 3 1 ] .   −   Hea d :  th e  h ea d   co m p o n e n t  o f   th e  Fas ter   R - C N N  X1 0 1 - FP N  m o d el  is   a  co m b in a tio n   o f   Fas t  R - C NN  an d   R P N.   T h e  R P N  u s es th e  f ea t u r e  p y r a m id   g e n er ated   b y   FP N  to   f in d   r eg io n s   t h at  m a y   co n ta i n   o b j e cts.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         To ma to   lea f d is ea s e  r ec o g n iti o n   s ystem  u s in g   F a s ter R - C N N   ( K a r el  Octa via n u s   B a ch r i )   1417       Fig u r e  3 .  FP N   a r ch itectu r e  [ 3 1 ]       2 . 2 .     Da t a   c o llect io n a nd   a nn o t a t io n   A   d ataset  i s   a  co llectio n   o f   in f o r m atio n   u s ed   to   test   a n d   an al y ze   a  s y s te m .   I n   th e  co n tex t   o f   o b j ec t  d etec tio n ,   th e  r eq u ir ed   d ataset  co n s i s ts   o f   a n n o tated   i m a g e s   ( w ith   b o u n d i n g   b o x es  a n d   l ab els).   T h e  d ataset  co m p r is e s   h ea lt h y   to m ato   leav es  an d   eig h t  lea f   d is ea s es:  e ar l y   b lig h t,  late  b lig h t,  leaf   m o ld ,   m o s aic  v ir u s ,   s ep to r ia,   s p id er   m ites ,   y ello w  leaf   c u r l  v ir u s ,   an d   lea f   m i n er .   T h e  d ataset  is   o b tain ed   f r o m   v ar io u s   s o u r ce s   s u c h   as  Kag g le,   Go o g le  I m a g es,  B in g   I m a g es,  an d   R o b o f lo w   Un iv er s e.   Data   a n n o tati o n s   w e r e  d o n e  in   R o b o f lo w .     2 . 3 .     Da t a   pre - pro ce s s ing   a nd   a ug m e nta t io n   O n e  o f   th e   d at a s et s   n am e d   Pla n t  V il l ag e   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] ,   w h ic h   c a n   b e  d o w n l o a d e d   th r o u g h   K a g g le ,   is   i n ef f e ct iv e   w h en   u s e d   f o r   o b je c t   d e t e c t i o n   c as es   b e c a u s e   e a c h   p h o t o   c o n t ai n s   o n ly   o n e  o b je c t .   T h e r e f o r e ,     p r e - p r o c e s s in g   is   p e r f o r m e d   u s i n g   a   p h o t o   c o l l ag e   m et h o d .   P h o t o   c o ll ag e   is   o n e   m e th o d   o f   c o m b in in g   m u lt i p l e  p h o t o s   i n t o   o n e   im ag e .   T h u s ,   th e   p h o t o s   i n   th e   d a t as e t   a r e   m e r g e d   f r o m   f o u r   s e p a r a t e   p h o t o s   i n t o   a   s in g le   p h o t o .   I n   ad d itio n ,   p r e - p r o ce s s i n g   i s   p er f o r m ed   u s i n g   t h e  tile  a n d   s tatic  cr o p   m eth o d s   o n   s o m e  i m ag e s   w it h   ex ce s s iv el y   h i g h   r eso lu tio n s .   Sin ce   th e  co llected   i m ag e s   h av e  v ar y in g   r eso lu tio n s ,   i t  is   n ec ess ar y   to   s tan d ar d ize  th e  r eso l u tio n   o f   ea ch   i m ag e  i n   t h e  d ataset.   B y   s tan d ar d izin g   t h e  r eso lu tio n ,   th e  tr ai n in g   p r o ce s s   w il l b ec o m e  f a s ter   [ 3 2 ] .   I n   th is   r esear ch ,   th e  i m a g e  r eso lu t io n   u s ed   f o r   tr ain i n g   i s   s et  to   5 1 2 ×5 1 2 .   I n   co m p u ter   v i s io n ,   d ata  a u g m en tatio n   is   co m m o n l y   u s ed   to   ad d r ess   li m i ted   d ata  is s u e s .   I ts   g o al  is   to   g en er ate  a   lar g e,   h i g h - q u a lit y ,   an d   d iv er s e  tr ain i n g   d ataset  t h at  w ill e n ab le  t h e  d ee p   lear n i n g   m o d el  to   b ec o m e  m o r e  r o b u s t a n d   g en er alize   well.   I n   ad d itio n ,   d ata  au g m en ta tio n   is   o n e  o f   t h e  cr u cia l sta g e s   in   d ata s et  cr ea tio n   as it h as b ee n   p r o v en   to   y ield   b etter   ac cu r ac y   [ 3 3 ] .   T h e  d ata  au g m e n tatio n   w as   p er f o r m ed   o n   4 , 1 3 2   i m a g es,  r e s u lt in g   i n   a  to tal  o f   1 0 , 0 4 7   i m ag e s .   T h e   au g m e n tatio n   co n f i g u r atio n   in clu d ed   f lip p in g   t h e  i m a g es,  ap p ly in g   a  9 0 °   r o tatio n ,   ad j u s tin g   th e  ex p o s u r e,   an d   m o d i f y i n g   t h e  h u e.   Af ter   all  th e  p r o ce s s in g   is   co m p leted ,   th e  d ataset  is   r ea d y   to   b e  u s ed   f o r   tr ain in g   th e   to m ato   leaf   d i s ea s e  r ec o g n itio n   s y s te m .   G en e r a l ly ,   d a ta s et s   c a n   b e   e x p o r t e d   in   v a r i o u s   w ay s   an d   f o r m at s .   On e  o f   th e  f o r m at s   c o m m o n ly   u s ed   i s   c o m m o n   o b je c t   i n   c o n t ex t   jav as c r i p t   o b je c t   n o t at i o n   ( C OC O   J S O N ) .   T h e  C OC O   J SO N   f o r m a t   w a s   ch o s e n   b e c au s e   th e   D e t e ct r o n 2   a r ch i t e c tu r e   s u p p o r t s   d a t as et s   in   C O C O   J S O N   f o r m a t .     2 . 4 .     M o del  t ra ini ng   T h e  o b j ec t  d etec tio n   s y s te m   i n   th i s   r esear ch   is   tr ai n ed   u s i n g   t h e  Dete ctr o n 2   f r a m e w o r k ,   w h ich   i s   i m p le m en ted   i n   P y th o n   an d   e x ec u ted   o n   Go o g le  C o lab .   I n   th e  f ir s t  s tep ,   th e  d o w n lo ad   o f   Dete ctr o n 2   an d   o th er   n ec es s ar y   l ib r ar y   p ac k a g es  i s   p er f o r m ed   f o r   tr ain i n g   th e  o b j ec t  d etec tio n   s y s te m .   T h e  es s en t ial  lib r ar y   p ac k ag es  th at   n ee d   to   b e  d o w n lo ad ed   an d   ar e  ass o ciate d   with   t h e  m ai n   f u n ctio n a lit y   in   Dete ctr o n 2   in cl u d e   P y T o r ch ,   Nu m P y ,   P y co co to o ls ,   p r o to co l  b u f f er s   ( P r o to b u f ) ,   P y y a m l,  an d   cv 2   ( Op en C V) .   T h e   h y p e r p a r am e te r s   a r e   c o n f ig u r e d   d u r in g   th e   t r a in in g   p r o c es s .   Hy p e r p a r am e t e r s   a r e   p a r am e t e r s   u s e d   t o   c o n f ig u r e   a   m a ch in e - l e a r n in g   m o d el   a n d   a r e   d e te r m in e d   b e f o r e   s t a r t in g   th e   t r ai n in g   p r o ce s s   [ 3 4 ] .   T h e r e   a r e  m an y   h y p e r p a r am et e r s   th a t   ca n   b e   a d ju s t e d   w h en   t r a in i n g   a   F a s t e r   R - C NN   m o d el .   T h e   h y p e r p a r am et e r s   a d ju s t e d   in   t h i s   t r a in in g   a r e :   a.   I m ag e s   p er   b atch =4 ,   w h ic h   r ep r esen ts   t h e  n u m b er   o f   i m ag es  p r o ce s s ed   in   ea ch   b atc h   d u r in g   t h e  m o d e l   tr ain i n g   [ 3 5 ] .   b.   B ase  lear n in g   r ate= 0 . 0 0 1 ,   r e p r esen t s   th e  b ase  lear n in g   r ate  u s ed   d u r in g   t h e  tr ai n i n g   p r o ce s s .   c.   W ar m - u p   iter atio n s =1 0 0 0 ,   th is   p ar am e ter   d eter m in e s   th e  n u m b er   o f   tr ai n i n g   i ter atio n s   u s e d   f o r   th e  w ar m - u p   s ta g e  d u r i n g   m o d el  tr ai n i n g .   T h is   p ar a m eter   i s   u s ed   to   lo w er   t h e  lear n in g   r ate  a n d   r ed u ce   th e  i m p ac t  o f   in s tab il it y   th at   m a y   o cc u r   d u r i n g   th e  in i tial tr ai n i n g   p h ase  [ 3 5 ] .   I n   th is   r esear ch ,   t h e  p ar a m eter   u s ed   f o r   th e   w ar m - u p   s tag e  is   s et  to   1 0 0 0 ,   w h ic h   m ea n s   t h at  f r o m   th e  s tar t  o f   tr ai n in g   u n til  t h e  1 0 0 0 th   iter atio n ,   t h e   lear n in g   r ate  r ed u ctio n   i s   g r ad u all y   ap p lied .   d.   Ma x i m u m   i ter atio n   r ep r esen t s   th e  m a x i m u m   n u m b er   o f   it er atio n s   p er f o r m ed   d u r i n g   m o d el  tr ain in g .   I n   th is   r esear c h ,   v ar io u s   iter atio n s   w er e  u s ed   as s h o w n   i n   F ig u r e  4 .   e.   R eg io n   o f   in ter est  ( R o I )   b atch   s ize  p er   im ag e= 1 2 8 ,   r ep r esen tin g   t h e  n u m b er   o f   R o I   p r o p o s als  u s ed   in   ea c h   i m a g e  d u r in g   t h e  tr ain i n g   o f   t h e  R OI   h ea d   in   t h e  m o d el.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 2 ,   No .   6 ,  Dec em b er   20 2 4 :  1 4 1 4 - 1 421   1418   f.   Nu m b er   o f   clas s es=1 0 ,   w h er e  9   class es+1   clas s   i s   au to m atic all y   ad d ed   b y   R o b o f lo w   w h ic h   r ep r esen t s   th e   class   f o r   all  i m a g es  [ 3 5 ] .   W h ile  all  o th er   ar e  lef t a t t h eir   d ef au lt  v al u es a cc o r d in g   to   D etec tr o n 2 ’ s   s p ec i f icatio n s   [ 3 6 ] .       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N    T h is   p er f o r m a n ce   test i n g   in v o lv ed   ev al u ati n g   s e v er al  m etr ics  co m m o n l y   u s ed   in   th e  C OC O   ev alu a tio n ,   s u ch   as  a v er ag e  p r ec is io n   ( A P )   d an   av er ag e  r ec all  ( A R ) .   T h e  ca lcu latio n   o f   t h e   A P   an d   A R   m etr ic  is   clo s el y   r e lated   to   th e  i n ter s ec tio n   o v er   u n io n   ( I o U)   m etr i c.   I o U  is   an   ev al u atio n   m e th o d   u s ed   to   m ea s u r e   th e  ac cu r ac y   o f   o b j ec t d etec tio n   in   a  d ataset.   A P   in   th e  C O C O  ev a lu atio n   m etr ic  is   th e  A P   ac r o s s   all  ca teg o r ies  o r   class es  f r o m   th e  I o U  th r esh o ld   o f   0 . 5 0   to   0 . 9 5   w it h   a n   i n ter v al  o f   0 . 0 5   [ 3 7 ] .   T h er ef o r e,   A P   r ep r esen ts   th e  AP   ca lc u lated   at  1 0   d if f er e n t  I o U   th r es h o ld s   ( 0 . 5 0 ,   0 . 5 5 ,   0 . 6 0 ,   . . . ,   0 . 9 5 ) .   I n   ad d itio n ,   it  is   p o s s ib le  to   ev alu ate  it  u s in g   i n d iv id u al  I OU  v al u e s ,   w it h   t h e  m o s t  u s ed   v al u es  b ei n g   5 0 %  an d   7 5 %.  T h ese  ar e  r ep o r ted   as  A P 5 0   an d   A P 7 5 ,   r esp ec tiv el y .   A P   is   also   ca lcu lated   ac r o s s   s ca les  at  d if f er en t  I o Us  ( 0 . 5 0 :0 . 9 5 ) .   T h ese  ca teg o r ies  ar e  d iv id ed   in to   th r ee   d if f er e n t  s izes:  A P s   f o r   s m a ll  o b j ec ts   ( ar ea <3 2 2 ) ,   A P m   f o r   m ed iu m   o b j ec ts   ( 3 2 2 <a r ea <9 6 2 ) ,   an d   A P l  f o r   lar g e  o b j ec ts   ( ar ea >9 6 2 ).   W h ile  th e  AR   is   ca lc u lated   at  d if f er e n t  m a x i m u m   d etec t io n s   p er   im a g e.   T h ese  ca teg o r ies  a r e  d iv id ed   to   b e  A R m ax =1 ,   AR m a x =1 0 ,   an d   AR m ax =1 0 0 .   L i k e  th e  A P   m etr ic,   AR   is   also   ca lc u l ated   ac r o s s   s ca les  at   d if f er e n t  I o Us  ( 0 . 5 0 :0 . 9 5 ) .   T h ese  ca teg o r ies  ar e  d iv id ed   in to   th r ee   d if f er en t  s ize s :  A R s m a l l,  A R m ed i u m ,   an d   AR lar g e.   So m e  t y p e s   o f   A P   an d   AR   m etr ics i n   th e  C O C O  e v alu a tio n   m etr ic  ar e  s h o w n   i n   T ab le  2 .   Fig u r e  4   s h o w s   t h e  A P   a g ai n s t  iter atio n s   u s i n g   Fa s ter   R - C NN  X1 0 1 - FP N.   I t  ca n   b e  o b s er v ed   th at   d u r in g   th e  e v al u atio n   o f   t h e  v alid atio n   d ata,   t h e  m o d el  w i th   t h e  b est  A P   is   t h e  m o d el  o b tain ed   d u r in g   th e   3 7 0 0 0 th   iter atio n   w it h   an   AP   o f   8 7 . 0 1 .   Fo r   a  m o r e  co m p r eh en s i v e  v ie w ,   all  C O C O   ev alu a tio n   m etr ic s ,   in cl u d in g   A P   an d   av er ag e  r ec all,   f o r   th e  m o d el  at  iter atio n   3 7 , 0 0 0   is   s h o w n   i n   T ab le  3 .  T h e  m o d el  p er f o r m ed   w ell  i n   t h e  n o n - d ata s et  test   i m ag e s .   T h e  m o d el  ca n   d etec t  th e  h ea l th y   lea v es  as  s h o w n   i n   Fi g u r e  5 ( a) ,   as  all   th e  h ea lt h y   lea v es   ar e  r ec o g n i ze d   h ea lth y   b y   th e  m o d el.   Fi g u r e  5 ( b )   s h o w s   th at  th e  m o d el   ca n   r ec o g n ize  leaf   m o ld   d is ea s ed ,   as  all  d is ea s ed   m o ld s   ar e  r ec o g n ized   lea f   m o ld   w it h   v ar io u s   d eg r ee   o f   ce r tain ties ,   w h ile  o n e   h ea lt h y   lea f   ar e  r ec o g n ized   h ea lth y ,   e v e n   th o u g h   w it h o u t  1 0 0 %  d eg r ee   o f   ce r tain t y .   Fi g u r e  5 ( c)   s h o w s   t h at   th e  m o d el  ca n   r ec o g n ized   1   leaf   w ith   lea f   m in er   d is ea s e  a m o n g   h ea lt h y   lea v e s .   Fig u r e  5 ( d )   s h o w s   th at  t h e   m o d el  ca n   r ec o g n ize  m u ltip le  leaf   d is ea s e s .       T ab le   2 .   C OC O  ev al u atio n   m e tr ics   [ 3 8 ]   AP   A r e a   M a x i m u m   d e t e c t i o n   I o U   A P   a c r o ss   sca l es   A r e a   M a x i m u   d e t e c t i o n   I o U   AP   A ll   1 0 0   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A P s   S mal l   o b j e c t   ( a r e a < 3 2 2 )   1 0 0   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A P 5 0   A ll   1 0 0   0 . 5 0   A P m   M e d i u m o b j e c t   ( 3 2 2 < a r e a < 9 6 2 )   1 0 0   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A P 7 5   A ll   1 0 0   0 . 7 5   A P l   L a r g e   o b j e c t   ( a r e a > 9 6 2 )   1 0 0   0 . 5 0 : 0 . 9 5   AR   A r e a   M a x i m u m   d e t e c t i o n   I o U   A R   a c r o ss  s c a l e s   A r e a   M a x i m u m   d e t e c t i o n   I o U   A R max = 1   A ll   1   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A R s   S mal l   o b j e c t   ( a r e a < 3 2 2 )   1 0 0   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A R max = 1 0   A ll   10   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A R m   M e d i u m o b j e c t   ( 3 2 2 < a r e a < 9 6 2 )   1 0 0   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A R max = 1 0 0   A ll   1 0 0   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A R l   L a r g e   o b j e c t   ( a r e a > 9 6 2 )   1 0 0   0 . 5 0 : 0 . 9 5           Fig u r e  4.   E v alu atio n   r esu lts   o n   v alid atio n   u s i n g   A P   m etr ic   a g ain s t   iter atio n s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         To ma to   lea f d is ea s e  r ec o g n iti o n   s ystem  u s in g   F a s ter R - C N N   ( K a r el  Octa via n u s   B a ch r i )   1419   T ab le   3 .  C OC O  ev al u atio n   m e tr ics u s in g   Fa s ter   R - C N N  X1 0 1 - FP N  ( iter atio n   3 7 , 0 0 0 )   I o U   A r e a   M a x d e t s   AP   I o U   A r e a   M a x d e t s   AR   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A ll   1 0 0   8 7 . 0 1   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A ll   1   5 9 . 2   0 . 5 0   A ll   1 0 0   9 5 . 1   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A ll   10   8 9 . 8   0 . 7 5   A ll   1 0 0   9 2 . 9 5   0 . 5 0 : 0 . 9 5   A ll   1 0 0   9 0 . 7   0 . 5 0 : 0 . 9 5   S mal l   1 0 0   3 1 . 2 5   0 . 5 0 : 0 . 9 5   S mal l   1 0 0   58   0 . 5 0 : 0 . 9 5   M e d i u m   1 0 0   5 8 . 1 7   0 . 5 0 : 0 . 9 5   M e d i u m   1 0 0   6 5 . 9   0 . 5 0 : 0 . 9 5   L a r g e   1 0 0   8 9 . 8   0 . 5 0 : 0 . 9 5   L a r g e   1 0 0   9 3 . 1         ( a)     ( b )     ( c)   ( d )     Fig u r e  5 .   R esu lts   o n   te s t i m ag es: ( a)   h ea lth y   lea v es [ 3 9 ] ,   ( b )   d is ea s ed   leav es [ 4 0 ] ,   ( c)   h ea lth y   a n d   d is ea s ed   leav es [ 4 1 ] ,   an d   ( d )   d is ea s ed   leav es i n   K eb u n   I b u   &   C o       4.   CO NCLU SI O N   T h e  to m ato   leaf   d is ea s e   r ec o g n itio n   s y s te m ,   b ased   o n   th e  Fas ter   R - C N N  X1 0 1 - FPN   m o d el   ar ch itect u r e  u s i n g   th e  Dete ctr o n 2   f r a m e w o r k ,   w a s   tr ain ed   o n   a  d ataset  co n s is ti n g   o f   1 0 , 0 4 7   i m ag e s   co n tai n i n g   v ar io u s   d i s ea s e s .   T h e  m o d el  w a s   tr ain ed   f o r   3 7 , 0 0 0   iter atio n s ,   r es u lti n g   i n   t h e  b est  A P   o f   8 7 . 0 1 .   T h is   s y s te m   ca n   d etec t  v ar io u s   d is ea s es  i n   to m ato   leav es,  in cl u d in g   e ar l y   b lig h t,  late  b lig h t,  leaf   m o ld ,   m o s a ic  v ir u s ,   s ep to r ia,   s p id er   m ites ,   y ello w  leaf   c u r l  v ir u s ,   leaf   m in er ,   an d   h ea lt h y   to m ato   leav e s .   Alth o u g h   t h e  m o d el   p r o v id es  s atis f ac to r y   r esu l ts ,   t h e  to m ato   leaf   d is ea s e  r ec o g n itio n   s y s te m   ca n   b e  f u r th er   d ev elo p ed   to   d etec t   o th er   d is ea s es  o n   to m ato   leav es  as  w ell  as  s y m p to m s   o f   n u tr ie n t  d ef icie n c y .   A d d itio n a ll y ,   th e  to m ato   lea f   d is ea s e  r ec o g n i tio n   s y s te m   ca n   also   b e  i m p le m en ted   in to   m o b ile  ap p licatio n s .       ACK NO WL E D G M E NT S    T h e  au th o r s   w o u ld   li k e  to   ex p r ess   t h eir   s in ce r e  g r atit u d e  an d   ap p r ec iatio n   to   th e  I n s titu te  f o r   R esear ch   a n d   C o m m u n i t y   De v elo p m e n t,   At m a  J a y a  C at h o l ic  Un iv er s it y   o f   I n d o n esia  f o r   p r o v id in g   in ter n al   r esear ch   g r an t  0 2 6 9 . 7 /I I I /L P PM - P M. 1 0 . 0 1 / 0 3 /2 0 2 3   th at   s u p p o r ted   th is   ac tiv it y .   T h is   r esear ch   g r an t   p la y ed   a  cr u cial  r o le  in   th e  s u cc e s s f u l  co m p let io n   o f   t h is   r esear c h .   A d d itio n all y ,   t h e  au th o r s   w o u ld   also   lik e  to   ac k n o w led g e  an d   th a n k   Mr .   A r ie  Har tan to ,   K eb u n   I b u   &   C o   f o r   th eir   s u p p o r t  an d   co o p er atio n ,   w h ich   m ad e  th is   r esear c h   p o s s ib le.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   H .   N a z k i ,   S .   Y o o n ,   A .   F u e n t e s,  a n d   D .   S .   P a r k ,   “ U n s u p e r v i se d   i m a g e   t r a n sl a t i o n   u si n g   a d v e r sari a l   n e t w o r k s  f o r   i mp r o v e d   p l a n t   d i se a se   r e c o g n i t i o n , ”   C o m p u t e rs   a n d   El e c t r o n i c s  i n   A g ri c u l t u re ,   v o l .   1 6 8 ,   p .   1 0 5 1 1 7 ,   J a n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mp a g . 2 0 1 9 . 1 0 5 1 1 7 .   [ 2 ]   M .   A .   A z i m,  M .   K .   I s l a m,  M .   M .   R a h ma n ,   a n d   F .   Ja h a n ,   “ A n   e f f e c t i v e   f e a t u r e   e x t r a c t i o n   me t h o d   f o r   r i c e   l e a f   d i se a se   c l a ssi f i c a t i o n , ”   T e l k o m n i k a   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   El e c t ro n i c s  a n d   C o n t r o l ) ,   v o l .   1 9 ,   n o .   2 ,   p p .   4 6 3 – 4 7 0 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 / T EL K O M N I K A . v 1 9 i 2 . 1 6 4 8 8 .   [ 3 ]   R .   G i r s h i c k ,   J .   D o n a h u e ,   T .   D a r r e l l ,   a n d   J .   M a l i k ,   “ R i c h   F e a t u r e   H i e r a r c h i e s   f o r   A c c u r a t e   O b j e c t   D e t e c t i o n   a n d   S e m a n t i c   S e g m e n t a t i o n , ”   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   I E E E   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e r   V i s i o n   a n d   P a t t e r n   R e c o g n i t i o n   ( C V P R ) ,   2 0 1 4 ,   p p .   5 8 0 – 5 8 7 .   [ 4 ]   R .   G i r sh i c k ,   “ F a st   R - C N N , ”   a rX i v   p r e p ri n t   a r Xi v : 1 5 0 4 . 0 8 0 8 3 ,   2 0 1 5 .   [ 5 ]   S .   R e n ,   K .   H e ,   R .   G i r sh i c k ,   a n d   J.   S u n ,   “ F a st e r   R - C N N :   T o w a r d s  r e a l - t i me   o b j e c t   d e t e c t i o n   w i t h   r e g i o n   p r o p o sal   n e t w o r k s,”   Ad v a n c e s i n   N e u r a l   I n f o rm a t i o n   Pro c e ssi n g   S y s t e m s ,   p p .   9 1 – 9 9 ,   2 0 1 5 .   [ 6 ]   M .   C a r r a n z a - G a r c í a ,   J .   T o r r e s - M a t e o ,   P .   L a r a - B e n í t e z ,   a n d   J .   G a r c í a - G u t i é r r e z ,   “ O n   t h e   p e r f o r man c e   o f   o n e - st a g e   a n d   t w o - st a g e   o b j e c t   d e t e c t o r s  i n   a u t o n o mo u s  v e h i c l e s  u s i n g   c a me r a   d a t a , ”   R e m o t e   S e n si n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 2 3 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r s1 3 0 1 0 0 8 9 .   [ 7 ]   J.  H u a n g   e t   a l . ,   “ S p e e d / a c c u r a c y   t r a d e - o f f s  f o r   mo d e r n   c o n v o l u t i o n a l   o b j e c t   d e t e c t o r s,”   i n   Pr o c e e d i n g s  -   3 0 t h   I EEE  C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r  Vi s i o n   a n d   P a t t e r n   R e c o g n i t i o n ,   C VPR  2 0 1 7 ,   I EEE,   Ju l .   2 0 1 7 ,   p p .   3 2 9 6 – 3 3 0 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 7 . 3 5 1 .   [ 8 ]   L .   A .   V a r g a ,   S .   K o c h ,   a n d   A .   Z e l l ,   “ C o mp r e h e n si v e   A n a l y si s  o f   t h e   O b j e c t   D e t e c t i o n   P i p e l i n e   o n   U A V s,”   Re m o t e   S e n s i n g ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 1 ,   p .   5 5 0 8 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r s 1 4 2 1 5 5 0 8 .   [ 9 ]   S .   S r i v a s t a v a ,   A .   V .   D i v e k a r ,   C .   A n i l k u m a r ,   I .   N a i k ,   V .   K u l k a r n i ,   a n d   V .   P a t t a b i r a m a n ,   “ C o mp a r a t i v e   a n a l y si s  o f   d e e p   l e a r n i n g   i mag e   d e t e c t i o n   a l g o r i t h ms , ”   J o u r n a l   o f   Bi g   D a t a ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   p .   6 6 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s4 0 5 3 7 - 0 2 1 - 0 0 4 3 4 - w.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 2 ,   No .   6 ,  Dec em b er   20 2 4 :  1 4 1 4 - 1 421   1420   [ 1 0 ]   K a g g l e ,   “ P l a n t V i l l a g e   D a t a se t , ”   k a g g l e . c o m .   h t t p s: / / w w w . k a g g l e . c o m/ d a t a s e t s/ e mm a r e x / p l a n t d i se a se   ( a c c e sse d   J u l .   0 6 ,   2 0 2 3 ) .   [ 1 1 ]   D .   P .   H u g h e s  a n d   M .   S a l a t h e ,   “ A n   o p e n   a c c e ss  r e p o si t o r y   o f   i mag e s  o n   p l a n t   h e a l t h   t o   e n a b l e   t h e   d e v e l o p me n t   o f   mo b i l e   d i se a se   d i a g n o st i c s, ”   2 0 1 5 ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / a r x i v . o r g / a b s/ 1 5 1 1 . 0 8 0 6 0   [ 1 2 ]   R .   C h a e r a n i   a n d   R .   E.   V o o r r i p s,   “ T o mat o   e a r l y   b l i g h t   ( A l t e r n a r i a   so l a n i ) :   T h e   p a t h o g e n ,   g e n e t i c s,   a n d   b r e e d i n g   f o r   r e si st a n c e ,”  J o u rn a l   o f   G e n e ra l   Pl a n t   P a t h o l o g y ,   v o l .   7 2 ,   n o .   6 ,   p p .   3 3 5 – 3 4 7 ,   D e c .   2 0 0 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 0 3 2 7 - 0 0 6 - 0 2 9 9 - 3.   [ 1 3 ]   S .   Z .   M .   Z a k i ,   M .   A .   Z u l k i f l e y ,   M .   M .   S t o f a ,   N .   A .   M .   K a mar i ,   a n d   N .   A .   M o h a me d ,   “ C l a ss i f i c a t i o n   o f   t o m a t o   l e a f   d i se a se s  u s i n g   mo b i l e n e t   v 2 , ”   I AE S   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   9 ,   n o .   2 ,   p p .   2 9 0 – 2 9 6 ,   J u n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j a i . v 9 . i 2 . p p 2 9 0 - 2 9 6 .   [ 1 4 ]   Z .   Y a n ,   A .   M .   A .   W o l t e r s,  J.  N a v a s‐ C a st i l l o ,   a n d   Y .   B a i ,   “ T h e   g l o b a l   d i me n si o n   o f   t o mat o   y e l l o w   l e a f   c u r l   d i se a se :   C u r r e n t   s t a t u s   a n d   b r e e d i n g   p e r sp e c t i v e s,”   M i c r o o r g a n i sm s ,  v o l .   9 ,   n o .   4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / m i c r o o r g a n i sms 9 0 4 0 7 4 0 .   [ 1 5 ]   C .   K .   T e t t e y   e t   a l . ,   “ T o mat o   mo t t l e   mo sai c   v i r u s:   C h a r a c t e r i z a t i o n ,   r e si st a n c e   g e n e   e f f e c t i v e n e ss,  a n d   q u i n t u p l e x   R T - P C R   d e t e c t i o n   sy st e m,”   J o u rn a l   o f   I n t e g r a t i v e   A g ri c u l t u re ,   v o l .   2 1 ,   n o .   9 ,   p p .   2 6 4 1 – 2 6 5 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j i a . 2 0 2 2 . 0 7 . 0 2 0 .   [ 1 6 ]   A .   T .   N i e u w e n h u i z e n ,   J.  K o o l ,   H .   K .   S u h ,   a n d   J .   H e mm i n g ,   “ A u t o mat e d   sp i d e r   mi t e   d a mag e   d e t e c t i o n   o n   t o mat o   l e a v e s  i n   g r e e n h o u se s,”   Ac t a   H o r t i c u l t u r a e ,   n o .   1 2 6 8 ,   p p .   1 6 5 – 1 7 2 ,   Ja n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 7 6 6 0 / A c t a H o r t i c . 2 0 2 0 . 1 2 6 8 . 2 1 .   [ 1 7 ]   S .   M u st a p h a ,   A .   K .   M u sa ,   a n d   A .   S .   A l i y u ,   “ A ss e ssm e n t   o f   l e a f   mi n e r   L i r i o m y z a   sp p   ( d i p t e r a :   A g r o m y z i d a e )   d a mag e   o n   t o ma t o   a n d   t h e   y i e l d   o u t p u t   i n   I l o r i n ,   S o u t h e r n   G u i n e a   S a v a n n a h ,   N i g e r i a , ”   A g ro s e a rc h ,   v o l .   2 0 ,   n o .   2 ,   p p .   1 – 9 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 4 3 1 4 / a g r o sh . v 2 0 i 2 . 1 .   [ 1 8 ]   Y .   W u ,   A .   K i r i l l o v ,   F .   M a ss a ,   W . - Y .   L o ,   a n d   R .   G i r sh i c k ,   “ D e t e c t r o n 2   mo d e l   z o o , ”   g i t h u b . c o m ,   2 0 1 9 .   h t t p s: / / g i t h u b . c o m/ f a c e b o o k r e se a r c h / d e t e c t r o n 2   ( a c c e sse d   J u l .   0 6 ,   2 0 2 3 ) .   [ 1 9 ]   Y .   Z h a n g ,   C .   S o n g ,   a n d   D .   Z h a n g ,   “ D e e p   L e a r n i n g - B a se d   O b j e c t   D e t e c t i o n   I mp r o v e m e n t   f o r   T o mat o   D i se a se , ”   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   5 6 6 0 7 – 5 6 6 1 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 2 9 8 2 4 5 6 .   [ 2 0 ]   A .   F u e n t e s,  S .   Y o o n ,   S .   C .   K i m,  a n d   D .   S .   P a r k ,   “ A   r o b u st   d e e p - l e a r n i n g - b a se d   d e t e c t o r   f o r   r e a l - t i me   t o mat o   p l a n t   d i se a se s  a n d   p e st s re c o g n i t i o n , ”   S e n s o rs ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   1 7 ,   n o .   9 ,   p .   2 0 2 2 ,   S e p .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 1 7 0 9 2 0 2 2 .   [ 2 1 ]   S .   A d h i k a r i ,   E.   K C ,   L .   B a l k u mari ,   B .   S h r e st h a ,   a n d   B .   B a i j u ,   “ T o mat o   P l a n t   D i se a se s De t e c t i o n   S y st e m U si n g   I mag e   P r o c e ssi n g , ”   Re se a rc h g a t e . N e t ,   v o l .   I ,   p p .   8 1 – 8 6 ,   2 0 1 8 .   [ 2 2 ]   Q .   W a n g   a n d   F .   Q i ,   “ T o mat o   d i se a s e s  r e c o g n i t i o n   b a se d   o n   f a st e r   R C N N , ”   i n   Pro c e e d i n g s   -   1 0 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y   i n   Me d i c i n e   a n d   Ed u c a t i o n ,   I T ME   2 0 1 9 ,   I EEE,   A u g .   2 0 1 9 ,   p p .   7 7 2 – 7 7 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I T M E. 2 0 1 9 . 0 0 1 7 6 .   [ 2 3 ]   I .   K u mar,  A .   B i s h t ,   a n d   J.   R a w a t ,   “ I d e n t i f i c a t i o n   o f   t o ma t o   p l a n t   d i se a se   u si n g   f a s t e r   R - C N N   a n d   R e t i n a N e t , ”   C o n v e r g e n c e   o f   C l o u d   C o m p u t i n g ,   AI ,   a n d   A g ri c u l t u r a l   S c i e n c e ,   p p .   3 0 6 – 3 2 7 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 4 0 1 8 / 9 7 9 - 8 - 3 6 9 3 - 0 2 0 0 - 2 . c h 0 1 6 .   [ 2 4 ]   M .   A l r u w a i l i ,   M .   H .   S i d d i q i ,   A .   K h a n ,   M .   A z a d ,   A .   K h a n ,   a n d   S .   A l a n a z i ,   “ R TF - R C N N :   A n   A r c h i t e c t u r e   f o r   R e a l - T i me   T o mat o   P l a n t   L e a f   D i se a se s  D e t e c t i o n   i n   V i d e o   S t r e a mi n g   U si n g   F a st e r - R C N N , ”   Bi o e n g i n e e r i n g ,   v o l .   9 ,   n o .   1 0 ,   p .   5 6 5 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / b i o e n g i n e e r i n g 9 1 0 0 5 6 5 .   [ 2 5 ]   R .   B u d i a r sa ,   R .   W a r d o y o ,   a n d   A .   M u s d h o l i f a h ,   “ F a c e   r e c o g n i t i o n   f o r   o c c l u d e d   f a c e   w i t h   m a sk   r e g i o n   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k   a n d   f u l l y   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k :   a   l i t e r a t u r e   r e v i e w , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r  En g i n e e ri n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   5 ,   p p .   5 6 6 2 – 5 6 7 3 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 5 . p p 5 6 6 2 - 5 6 7 3 .   [ 2 6 ]   S .   B o u r a y a   a n d   A .   B e l a n g o u r ,   “ D e e p   L e a r n i n g   b a se d   N e c k   M o d e l s  f o r   O b j e c t   D e t e c t i o n :   A   R e v i e w   a n d   a   B e n c h mark i n g   S t u d y , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Ad v a n c e d   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 6 1 – 1 6 7 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / I J A C S A . 2 0 2 1 . 0 1 2 1 1 1 9 .   [ 2 7 ]   A .   R a h i m,  A .   M a q b o o l ,   a n d   T .   R a n a ,   “ M o n i t o r i n g   so c i a l   d i st a n c i n g   u n d e r   v a r i o u s  l o w   l i g h t   c o n d i t i o n s  w i t h   d e e p   l e a r n i n g   a n d   a   si n g l e   mo t i o n l e ss t i me   o f   f l i g h t   c a me r a , ”   PLo S   O N E ,   v o l .   1 6 ,   p .   e 0 2 4 7 4 4 0 ,   F e b .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 3 7 1 / j o u r n a l . p o n e . 0 2 4 7 4 4 0 .   [ 2 8]   C .   R .   d e   L i ma,   S .   G .   K h a n ,   S .   H .   S h a h ,   a n d   L .   F e r r i ,   “ M a s k   r e g i o n - b a se d   C N N s  f o r   c e r v i c a l   c a n c e r   p r o g r e ssi o n   d i a g n o si s  o n   p a p   sme a r   e x a mi n a t i o n s,”   H e l i y o n ,   v o l .   9 ,   n o .   1 1 ,   N o v .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 3 . e 2 1 3 8 8 .   [ 2 9 ]   I .   V a l o v a ,   C .   H a r r i s,  N .   G u e o r g u i e v a ,   a n d   T .   M a i ,   “ I n - B e t w e e n   L a y e r s M o d u l a r   R e si d u a l   N e u r a l   N e t w o r k   f o r   t h e   C l a ssi f i c a t i o n   o f   I mag e s,”   Pr o c e d i a   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   1 8 5 ,   p p .   2 2 3 – 2 3 0 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 2 1 . 0 5 . 0 2 3 .   [ 3 0 ]   S .   X i e ,   R .   G i r sh i c k ,   P .   D o l l á r ,   Z .   T u ,   a n d   K .   H e ,   “ A g g r e g a t e d   r e si d u a l   t r a n sf o r mat i o n s   f o r   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k s,”   i n   Pr o c e e d i n g s   -   3 0 t h   I EEE   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t e r  V i si o n   a n d   P a t t e rn   Re c o g n i t i o n ,   C VP R  2 0 1 7 ,   I EEE,   Ju l .   2 0 1 7 ,   p p .   5 9 8 7 – 5 9 9 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 7 . 6 3 4 .   [ 3 1 ]   T .   Y .   L i n ,   P .   D o l l á r ,   R .   G i r sh i c k ,   K .   H e ,   B .   H a r i h a r a n ,   a n d   S .   B e l o n g i e ,   “ F e a t u r e   p y r a mi d   n e t w o r k s  f o r   o b j e c t   d e t e c t i o n , ”   i n   Pro c e e d i n g s   -   3 0 t h   I E EE   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r   V i si o n   a n d   P a t t e rn   R e c o g n i t i o n ,   C VP R  2 0 1 7 ,   I EEE,   J u l .   2 0 1 7 ,   p p .   9 3 6 – 944 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 7 . 1 0 6 .   [ 3 2 ]   S .   S a p o n a r a   a n d   A .   El h a n a s h i ,   “ I mp a c t   o f   I mag e   R e si z i n g   o n   D e e p   L e a r n i n g   D e t e c t o r s  f o r   T r a i n i n g   T i me   a n d   M o d e l   P e r f o r man c e , ”   i n   L e c t u re   N o t e s  i n   El e c t ri c a l   En g i n e e ri n g ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 0 – 17 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 030 - 9 5 4 9 8 - 7 _ 2 .   [ 3 3 ]   C .   N .   V a s c o n c e l o s  a n d   B .   N .   V a s c o n c e l o s,  “ Ex p e r i me n t s  u s i n g   d e e p   l e a r n i n g   f o r   d e r mo sco p y   i mag e   a n a l y si s,”   P a t t e r n   Re c o g n i t i o n   L e t t e rs ,   v o l .   1 3 9 ,   p p .   9 5 – 1 0 3 ,   N o v .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p a t r e c . 2 0 1 7 . 1 1 . 0 0 5 .   [ 3 4 ]   V .   C .   S .   R .   R a y a v a r a p u   a n d   A .   M a h a p a t r o ,   “ N L O S   i d e n t i f i c a t i o n   a n d   mi t i g a t i o n   i n   U W B   p o si t i o n i n g   w i t h   b a g g i n g - b a se d   e n se mb l e d   c l a ssi f i e r s,”   A n n a l e s  d e s  T e l e c o m m u n i c a t i o n s / A n n a l s  o f   T e l e c o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   7 7 ,   n o .   5 – 6 ,   p p .   2 6 7 – 2 8 0 ,   J u n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 2 2 4 3 - 0 2 1 - 0 0 8 8 4 - 6.   [ 3 5 ]   A .   S u l j o v i c ,   S .   C a k i c ,   T .   P o p o v i c ,   a n d   S .   S a n d i ,   “ D e t e c t i o n   o f   P l a n t   D i s e a s e s   U s i n g   L e a f   I m a g e s   a n d   M a c h i n e   L e a r n i n g , ”   2 0 2 2   2 1 s t   I n t e r n a t i o n a l   S y m p o s i u m   I N F O T E H - J A H O R I N A ,   I N F O T E H   2 0 2 2   -   P r o c e e d i n g s ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I N F O T E H 5 3 7 3 7 . 2 0 2 2 . 9 7 5 1 2 4 5 .   [ 3 6 ]   A P I   D o c u m e n t a t i o n ,   “ d e t e c t r o n 2 . c o n f i g , ”   d e t e c t r o n 2 . r e a d t h e d o c s . i o .   h t t p s : / / d e t e c t r o n 2 . r e a d t h e d o c s . i o / e n / l a t e s t / m o d u l e s / c o n f i g . h t m l   ( a c c e s s e d   J u l .   0 5 ,   2 0 2 3 ) .   [ 3 7 ]   A .   W e n d a ,   I .   P e r man a ,   Y u smar ,   a n d   N .   N .   K u r n i a w a t i ,   “ I d e n t i f i c a t i o n   o f   p a d d y   l e a f   d i se a se s  b a se d   o n   t e x t u r e   a n a l y si s  o f   b l o b s   a n d   c o l o r   se g me n t a t i o n , ”   T e l k o m n i k a   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   E l e c t r o n i c s   a n d   C o n t r o l ) ,   v o l .   1 8 ,   n o .   4 ,   p p .   2 0 1 8 – 2 0 2 6 ,   A u g .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 / T EL K O M N I K A . V 1 8 I 4 . 1 4 6 1 4 .   [ 3 8 ]   C O C O ,   “ C O C O   Ev a l u a t i o n , ”   c o c o d a t a se t . o rg .   h t t p s: / / c o c o d a t a se t . o r g / # d e t e c t i o n - e v a l   ( a c c e s se d   Ju l .   0 6 ,   2 0 2 3 ) .   [ 3 9 ]   S .   N .   U .   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   “ j so n 2 t x t   D a t a se t , ”   u n i v e r se. r o b o f l o w . c o m .   h t t p s: / / u n i v e r se . r o b o f l o w . c o m/ se o u l - n a t i o n a l - u n i v e r si t y - of - sci e n c e - a n d - t e c h n o l o g y - d g c y c / j so n 2 t x t - w j 5 8 i   ( a c c e sse d   Ju l .   0 6 ,   2 0 2 3 ) .   [ 4 0 ]   R i s i n g s u n ,   “ t o ma t o _ d i se a se   D a t a se t , ”   u n i v e rse. r o b o f l o w . c o m .   h t t p s: / / u n i v e r se . r o b o f l o w . c o m/ r i si n g su n - b 9 r l 6 / t o ma t o _ d i se a se - b c 3 y e   ( a c c e sse d   S e p t .   03 ,  2 0 2 3 ).   [ 4 1 ]   V .   N .   U n i v e r si t y ,   “ d a t a se t _ s p l i t   D a t a s e t , ”   u n i v e rse. r o b o f l o w . c o m .   ( a c c e sse d   Ju l .   0 6 ,   2 0 2 3 ) .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         To ma to   lea f d is ea s e  r ec o g n iti o n   s ystem  u s in g   F a s ter R - C N N   ( K a r el  Octa via n u s   B a ch r i )   1421   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       K a r e l  O c ta v ia n u s  B a c h r i          is  a   m e m b e r  o f   A t m a   Ja y a   Ca th o li c   Un iv e rsity   o f  In d o n e sia .   He   o b tai n e d   h is  D o c to ra te  in   In telli g e n t  I n stru m e n tatio n   in   2 0 1 9 .   His  re se a rc h   in tere sts  a re   in telli g e n t   in str u m e n tatio n   a n d   sy ste m   o n   c h i p   (S o C).   He   w a s  a lso   in v o lv e d   i n   se v e r a l  a rti f icia l  in telli g e n c e   p ro j e c ts  to   d e sig n   c o g n it iv e   in stru m e n tatio n   sy ste m s.  Cu rre n tl y ,   h e   is  w o rk in g   o n   in telli g e n t  m o n i to rin g   a n d   c o n tr o l  sy ste m s  f o r  a g ricu lt u ra l  s u sta in a b il it y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  k a r e l. b a c h ri@atm a ja y a . a c . id .         B r y a n   S a n to s o           is  a   st u d e n t  a t  th e   E lec tri c a l  En g in e e rin g ,   A tma   Ja y a   Ca th o li c   Un iv e rsit y   o f   In d o n e sia .   He   h a s   a   stro n g   in tere st  in   m a c h in e   lea rn in g ,   p r o g ra m m a b le  lo g ic  c o n tro ll e r  ( P L C),   a n d   i n tern e t  o f   th in g s  ( Io T ).   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  b ry a n . 2 0 1 9 0 4 5 2 0 0 1 5 @s t u d e n t. a t m a ja y a . a c . id .         Dum a   K r isti n a   Ya n ti  H u t a p e a           is  c u rre n tl y   a   f a c u lt y   m e m b e r  a t  A tm a   Ja y a   Ca th o li c   U n iv e rsity   o f   In d o n e si a   in   Ja k a rta.  He r  e x p e rti se   li e s  in   n e u ro   sig n a l  p ro c e ss in g ,   b io m e d ica l  e n g in e e rin g ,   a n d   tele c o m m u n ica ti o n .   S h e   c o m p lete d   h e r  b a c h e lo r ’ s  d e g re e   in   e lec tri c a l  e n g in e e rin g   f ro m   th e   Un iv e rsit y   o f   In d o n e sia   i n   2 0 0 1 .   S h e   t h e n   p u rs u e d   f u rth e r   stu d ies   a t  Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  P ET RON A S   in   M a la y sia ,   e a rn in g   a   M a ste r  o f   S c ien c e   (M . S c . )  d e g re e   in   2 0 1 0   a n d   a   Do c to ra te   in   2 0 1 8 .   Du rin g   h e r  d o c to ra l  st u d ies   in   M a lay sia ,   sh e   w a s  a ss ig n e d   a s  a   re s e a rc h   sc ien ti st  a t  Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  P ET R ON A S   f o r  a   p e rio d   o f   3   y e a rs,  f ro m   2 0 1 5   t o   2 0 1 8 .   A f ter  c o m p le ti n g   h e r  d o c t o ra l  st u d ies   a n d   h e r  ro le  a s  a   re se a rc h   sc ien ti st ,  sh e   jo in e d   t h e   f a c u lt y   o f   th e   M a st e r ’ s P ro g ra m   in   El e c tri c a l   En g in e e rin g   a t  A tm a   Ja y a   Ca th o li c   Un iv e rsit y .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   d u m a . k risti n a @a t m a ja y a . a c . id .         Ca th e r in e   O li v ia   S e r e a ti          is  a   lec tu re r  a n d   re se a rc h e r  a t  th e   A tma   Ja y a   Ca th o li c   Un iv e rsit y   o f   In d o n e sia .   Ca t h e rin e ’ s  i n tere st  su b jec ts  o f   re se a rc h   a re   El e c tro n ic   In stru m e n tatio n   S y ste m s a n d   S y ste m   o n   Ch i p   (S o C) .   S h e   w a s  a lso   in v o lv e d   in   se v e ra l  re se a r c h   p ro jec ts  to   d e sig n   c o g n it iv e   in stru m e n tatio n   sy ste m s.  S o m e   o f   th e m   a re   b u il d i n g   a   so f t w a re   c o g n it iv e   in terp re tatio n   o f   sh ip   m o v e m e n ts,  f o r  In d o n e sia n   m a r in e   se c u rit y   p u rp o se s,  a n d   c o g n it iv e   e lec tro   c a rd io g ra p h   (E CG )  d e si g n .   Cu rre n tl y ,   h e r  re se a rc h   p ro jec t  is  f o c u sin g   o n   d e sig n in g   th e   a rc h it e c tu re   o f   Co g n it iv e   p ro c e ss o rs.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  c a th e rin e . o li v ia@ a t m a ja y a . a c . id .         La n n y   W .   Pa n d ja it a n           is  a   lec tu re r  a t  th e   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   A t m a   Ja y a   Ca th o li c   U n iv e rsity   o f   In d o n e sia .   S h e   c o m p lete d   h e r   B a c h e lo r ’ s  d e g re e   a t  IT B  F a c u lt y   o f   In d u strial  T e c h n o lo g y ,   El e c tri c a l  En g in e e rin g   in   1 9 7 3 ,   IT B  M a ste r ’ s  P ro g ra m ,   S T EI,   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   in   1 9 9 4 ,   a n d   D o c to ra l  P ro g ra m   a t  IT B,   S T EI,   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   in   2 0 0 0 .   S h e   is  o n e   o f   th e   P r o f e ss o rs  o f   En g in e e rin g   El e c tri c a l  a t  A t m a   Ja y a   C a th o li c   Un iv e rsit y   o f   In d o n e sia .   He r  a re a   o f   e x p e rti se   is  in te ll ig e n t   sy st e m s  b a se d   e lec tro n ic  in stru m e n tatio n.   S h e   c a n   b e   c o n ta c ted   a t  e m a il :  m m . lan n y @a t m a ja y a . a c . id .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.