I
n
d
on
e
s
ian
Jou
r
n
al
o
f
E
lec
t
r
ica
l
E
n
gin
e
e
r
in
g
a
n
d
Com
p
u
t
e
r
S
c
ience
Vo
l
.
39
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
2025
,
pp.
554
~
563
I
S
S
N:
2502
-
4752,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
c
s
.
v
39
.i
1
.
pp
554
-
563
554
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
c
s
.
iaes
c
or
e
.
c
om
C
om
p
ar
at
iv
e
st
u
d
y
o
f
d
e
e
p
l
e
ar
n
in
g ap
p
r
oac
h
e
s f
or
c
u
c
u
m
b
e
r
d
is
e
ase
c
la
ssi
f
ic
at
io
n
S
u
p
r
e
e
t
h
a
S
h
ivar
aj
,
M
a
n
j
u
l
a
S
u
n
k
ad
ak
at
t
e
H
a
l
ad
ap
p
a
D
e
pa
r
t
e
me
n
t
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
nc
e
E
ngi
n
e
e
r
in
g,
U
ni
v
e
r
s
it
y
of
V
is
v
e
s
v
a
r
a
y
a
C
o
ll
e
g
e
of
E
ngi
n
e
e
r
in
g (
U
V
C
E
)
B
a
nga
l
o
r
e
,
B
a
nga
lo
r
e
,
I
ndi
a
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
A
ug
18
,
2024
R
e
vi
s
e
d
M
a
r
7
,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
M
a
r
26
,
2025
Cu
cu
m
b
e
r
l
e
af
d
i
s
e
as
e
s
,
s
u
c
h
as
d
o
w
n
y
mi
l
d
ew
a
n
d
l
e
af
mi
n
e
r
,
p
o
s
e
s
i
g
n
i
fi
c
an
t
c
h
a
l
l
en
g
e
s
t
o
c
ro
p
y
i
e
l
d
an
d
q
u
al
i
t
y
.
A
cc
u
rat
e
an
d
t
i
me
l
y
d
e
t
ec
t
i
o
n
i
s
e
s
s
en
t
i
al
t
o
e
ffi
ci
e
n
t
m
an
a
g
eme
n
t
.
T
h
e
cu
rr
e
n
t
r
e
s
e
ar
c
h
as
s
e
s
s
e
s
s
e
v
e
n
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
a
l
n
eu
ral
n
e
t
w
o
rk
(C
N
N
)
m
o
d
e
l
s
fo
r
t
h
e
c
l
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
o
f
d
i
s
e
as
e
s
o
f
cu
c
u
m
b
e
r
l
e
av
e
s
:
D
e
n
s
eN
e
t
1
2
1
,
I
n
ce
p
t
i
o
n
V
3
,
R
e
s
N
e
t
5
0
V
2
,
V
G
G
1
6
,
X
ce
p
t
i
o
n
,
Mo
b
i
l
e
N
e
t
V
2
,
an
d
N
A
SN
e
t
.
T
h
e
d
at
as
e
t
i
n
c
l
u
d
e
s
i
m
a
g
e
s
fro
m
t
h
e
c
u
cu
m
b
e
r
d
i
s
e
as
e
r
eco
g
n
i
t
i
o
n
d
at
as
e
t
(M
e
n
d
e
l
ey
)
a
n
d
5
0
0
re
al
-
t
i
me
i
m
ag
e
s
c
ap
t
u
r
e
d
b
e
t
w
ee
n
D
ecem
b
e
r
2
0
2
2
an
d
Fe
b
ru
ar
y
2
0
2
3
i
n
K
arn
at
ak
a,
c
o
v
e
ri
n
g
v
ar
i
e
d
l
i
g
h
t
i
n
g
co
n
d
i
t
i
o
n
s
.
A
ft
e
r
au
g
me
n
t
a
t
i
o
n
,
t
h
e
d
at
as
e
t
i
s
d
i
v
i
d
ed
i
n
t
o
t
e
s
t
i
n
g
,
v
al
i
d
at
i
o
n
,
a
n
d
t
rai
n
i
n
g
s
e
t
s
an
d
i
n
cl
u
d
e
s
8
0
4
l
e
af
mi
n
e
r,
8
0
7
d
o
w
n
y
mi
l
d
ew
,
a
n
d
8
0
4
h
e
al
t
h
y
i
m
ag
e
s
.
W
i
t
h
a
n
o
v
e
ra
l
l
t
e
s
t
acc
u
ra
cy
o
f
9
9
.
3
7
%
an
d
n
e
arl
y
fl
a
w
l
e
s
s
p
reci
s
i
o
n
,
recal
l
,
an
d
F1
-
s
co
r
e
s
i
n
e
v
e
r
y
cl
as
s
,
Re
s
N
e
t
5
0
V
2
s
h
o
w
e
d
e
x
ce
p
t
i
o
n
a
l
p
e
rf
o
r
m
a
n
ce.
I
n
ce
p
t
i
o
n
V
3
an
d
Mo
b
i
l
e
N
e
t
V
2
a
l
s
o
e
x
h
i
b
i
t
ed
s
t
ro
n
g
p
e
rfo
r
m
a
n
ce
w
i
t
h
a
cc
u
ra
ci
e
s
o
f
9
7
.
2
9
%
an
d
9
7
.
7
0
%
,
re
s
p
ec
t
i
v
el
y
.
D
e
n
s
e
N
e
t
1
2
1
,
V
G
G
1
6
,
X
ce
p
t
i
o
n
,
an
d
N
A
SN
e
t
p
e
rfo
r
me
d
w
e
l
l
b
u
t
w
e
r
e
s
l
i
g
h
t
l
y
o
u
t
p
e
rf
o
r
me
d
b
y
t
h
e
t
o
p
mo
d
el
s
.
T
h
e
fi
n
d
i
n
g
s
i
n
d
i
c
at
e
R
e
s
N
e
t
5
0
V
2
as
t
h
e
mo
s
t
re
l
i
ab
l
e
m
o
d
e
l
fo
r
cu
c
u
m
b
e
r
l
e
af
d
i
s
e
as
e
cl
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
,
p
ro
v
i
d
i
n
g
a
ro
b
u
s
t
fo
u
n
d
at
i
o
n
fo
r
d
ev
e
l
o
p
i
n
g
au
t
o
m
at
e
d
d
i
s
e
as
e
d
e
t
ec
t
i
o
n
s
y
s
t
em
s
.
T
h
i
s
w
o
rk
d
em
o
n
s
t
rat
e
s
h
o
w
p
reci
s
e
d
i
s
e
as
e
d
e
t
ec
t
i
o
n
u
s
i
n
g
d
ee
p
l
e
ar
n
i
n
g
mo
d
el
s
c
an
i
m
p
ro
v
e
a
g
ri
cu
l
t
u
ra
l
m
an
a
g
eme
n
t
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
C
uc
u
m
be
r
d
i
s
e
a
s
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
C
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
Do
wny
mi
l
d
e
w
L
e
a
f
mi
ne
r
L
i
g
h
t
we
i
g
h
t
m
o
de
l
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
S
upr
e
e
t
h
a
S
hi
v
a
r
a
j
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
E
n
g
i
ne
e
r
i
n
g
Uni
ve
r
s
i
t
y
o
f
V
i
s
v
e
s
v
a
r
a
y
a
C
o
l
l
e
ge
o
f
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
(
UV
C
E
)
B
a
n
ga
l
o
r
e
B
a
n
ga
l
o
r
e
560001,
K
a
r
n
a
t
a
ka
,
I
n
d
i
a
E
m
a
i
l
:
s
upr
e
e
t
h
a
.
s
3191
@
g
m
a
il
.
c
o
m
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
I
n
d
i
a
’
s
ag
r
i
c
u
l
t
ur
a
l
s
e
c
to
r
i
s
t
h
e
b
a
c
k
b
o
n
e
o
f
i
t
s
r
ur
a
l
e
c
o
n
o
m
y
,
m
a
k
i
ng
a
gr
i
c
u
l
t
ur
e
a
n
d
i
t
s
a
l
li
e
d
s
e
c
t
or
s
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
s
o
ur
c
e
o
f
i
nc
o
m
e
.
On
e
o
f
t
h
e
pr
e
s
s
i
ng
c
h
a
ll
e
n
ge
s
i
s
r
a
i
s
i
ng
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
pr
oduc
t
i
vi
t
y
,
whi
c
h
i
s
s
e
v
e
r
e
ly
im
pa
c
t
e
d
by
p
l
a
n
t
di
s
e
a
s
e
s
.
T
h
e
s
e
d
i
s
e
a
s
e
s
r
e
duc
e
c
r
o
p
y
i
e
l
d
a
n
d
qua
li
t
y
,
l
e
a
d
i
n
g
t
o
f
i
na
n
c
i
a
l
l
o
s
s
e
s
.
V
i
s
ua
l
i
ns
pe
c
t
i
o
n
a
n
d
l
a
b
o
r
a
tor
y
t
e
s
t
i
n
g
a
r
e
l
a
b
o
r
-
i
n
t
e
ns
i
ve
a
n
d
t
i
m
e
-
c
o
n
s
u
mi
ng
t
r
a
d
i
t
i
o
n
a
l
d
i
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
.
Ow
i
n
g
t
o
t
h
e
s
e
m
e
th
o
ds
’
l
im
i
t
a
t
i
o
ns
,
t
h
e
r
e
i
s
a
gr
o
wi
n
g
n
e
e
d
f
o
r
e
f
f
i
c
i
e
n
t
,
a
uto
m
a
t
e
d
s
o
l
ut
i
o
n
s
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
t
o
m
e
e
t
t
h
e
w
o
r
l
d
’
s
gr
o
wi
n
g
f
o
o
d
de
m
a
n
d
a
s
a
r
e
s
u
l
t
o
f
p
o
pul
a
t
i
o
n
gr
o
w
t
h
[
1]
.
W
o
r
l
dw
i
de
,
c
uc
u
m
b
e
r
s
(
C
uc
u
m
i
s
s
a
t
i
v
us
)
a
r
e
f
a
r
m
e
d
f
o
r
t
h
e
i
r
n
ut
r
i
t
i
o
n
a
l
a
n
d
c
o
m
m
e
r
c
i
a
l
wo
r
t
h
.
Unf
o
r
t
un
a
t
e
l
y
,
d
i
s
e
a
s
e
s
l
i
k
e
l
e
a
f
mi
ne
r
a
n
d
do
w
ny
mi
l
de
w
po
s
e
s
e
r
i
o
us
o
b
s
t
a
c
l
e
s
t
o
c
uc
um
b
e
r
f
a
r
m
i
ng
b
e
c
a
us
e
t
h
e
y
c
a
n
n
e
g
a
t
i
ve
l
y
a
f
f
e
c
t
c
r
o
p
qua
l
i
t
y
a
s
we
l
l
a
s
yi
e
l
d.
E
a
r
l
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
di
s
e
a
s
e
de
tec
t
i
o
n
i
s
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
m
a
na
ge
m
e
n
t
a
n
d
c
o
n
t
r
o
l
o
f
t
h
e
s
e
d
i
s
e
a
s
e
s
,
a
s
we
ll
a
s
f
o
r
e
ns
ur
i
n
g
h
e
a
l
t
hy
c
r
o
p
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
C
ompar
ati
v
e
s
tudy
of
de
e
p
lear
ning
appr
oac
he
s
f
o
r
c
uc
umbe
r
dis
e
a
s
e
…
(
Supr
e
e
tha
Shivar
aj
)
555
pr
o
duc
t
i
o
n
a
n
d
m
i
n
im
i
z
i
ng
l
o
s
s
e
s
[
2]
.
A
uto
m
a
t
e
d
di
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
a
dv
a
n
c
e
d
t
e
c
h
n
o
l
o
g
i
e
s
h
a
s
a
tt
r
a
c
t
e
d
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
a
tt
e
n
t
i
o
n
a
s
a
r
e
s
u
l
t
o
f
t
hi
s
.
C
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
ks
(
C
NN
s
)
,
i
n
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
,
h
a
v
e
e
m
e
r
ge
d
a
s
t
h
e
l
e
a
d
i
ng
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
due
t
o
t
h
e
i
r
a
bil
i
t
y
t
o
l
e
a
r
n
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
im
a
ge
f
e
a
t
ur
e
s
,
m
a
k
i
ng
t
he
m
i
de
a
l
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
s
u
b
t
l
e
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
s
be
t
we
e
n
h
e
a
l
t
hy
a
n
d
d
i
s
e
a
s
e
d
l
e
a
v
e
s
.
T
h
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
C
NN
s
i
n
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
d
i
s
e
a
s
e
s
i
n
p
l
a
n
t
s
i
s
t
h
e
to
pi
c
o
f
in
t
e
r
e
s
t
o
f
m
a
ny
s
t
ud
i
e
s
.
M
a
e
t
al.
[
3]
de
v
e
l
o
pe
d
a
de
e
p
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
DC
NN
)
b
a
s
e
d
o
n
i
t
s
s
y
m
pt
o
m
s
f
o
r
c
uc
u
m
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
.
F
o
ur
d
i
s
e
a
s
e
s
(
a
n
t
h
r
a
c
n
o
s
e
,
d
o
wny
m
il
de
w,
po
wde
r
y
m
i
l
d
e
w,
t
a
r
ge
t
l
e
a
f
s
po
t
s
)
pr
o
duc
e
d
by
s
e
g
m
e
n
t
i
n
g
t
h
e
di
s
e
a
s
e
s
y
m
pt
o
m
s
f
r
o
m
f
i
e
l
d
-
c
a
pt
ur
e
d
l
e
a
f
i
m
a
ge
s
we
r
e
i
n
c
l
ud
e
d
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
DC
NN
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
wa
s
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
Al
e
x
Ne
t
a
n
d
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
.
I
n
b
a
l
a
n
c
e
d
a
n
d
unb
a
l
a
nc
e
d
da
t
a
,
t
h
e
DC
NN
a
c
hi
e
ve
d
hi
g
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
o
f
92.
2%
a
n
d
93.
4%
.
W
hil
e
b
o
t
h
m
o
de
l
s
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
o
ut
pe
r
f
o
r
m
e
d
c
o
nv
e
n
t
i
o
n
a
l
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
,
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
t
e
s
t
s
r
e
v
e
a
l
e
d
t
h
a
t
Al
e
x
Ne
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
we
l
l
i
n
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
w
i
t
h
t
h
e
DC
NN
d
ue
to
i
t
s
r
i
c
h
e
r
f
e
a
t
ur
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
.
Z
ha
n
g
e
t
al
.
[
4]
p
r
o
p
o
s
e
d
GPDC
NN
,
a
n
o
v
e
l
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
,
f
o
r
c
l
a
s
s
if
yi
ng
c
uc
u
m
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
.
I
t
i
n
c
o
r
po
r
a
t
e
s
g
l
o
b
a
l
po
o
l
i
ng
l
a
y
e
r
s
to
ga
t
h
e
r
m
u
l
t
i
s
c
a
l
e
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
,
b
o
o
s
t
i
n
g
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
r
a
t
e
s
a
n
d
s
pe
e
d
in
g
c
o
nv
e
r
ge
n
c
e
,
a
n
d
d
i
l
a
t
e
d
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
s
t
o
e
x
t
e
n
d
t
h
e
r
e
c
e
pt
i
v
e
f
i
e
l
d
w
i
t
h
o
ut
l
o
s
i
n
g
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
.
GPDC
NN
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
s
t
a
t
e
-
o
f
-
t
h
e
-
a
r
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
n
da
t
a
s
e
t
s
c
o
m
pr
i
s
i
ng
o
f
im
a
ge
s
o
f
da
m
a
ge
d
c
uc
u
m
be
r
lea
ve
s
.
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
hi
g
hli
g
h
t
e
d
t
h
e
us
e
o
f
pr
ob
a
bil
i
s
t
i
c
gr
a
phi
c
a
l
m
o
d
e
l
s
i
n
t
h
e
f
ut
ur
e
to
f
ur
t
h
e
r
i
m
pr
o
v
e
th
e
m
o
de
l
’
s
a
bil
i
t
y
t
o
i
de
n
t
i
f
y
d
i
s
e
a
s
e
s
i
n
c
r
o
ps
.
K
ha
n
e
t
al.
[
5]
p
r
o
p
o
s
e
d
a
n
a
dv
a
nc
e
d
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
to
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
de
t
e
c
t
c
uc
um
be
r
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
s
po
t
s
.
Us
i
n
g
t
h
r
e
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
n
a
m
e
l
y
L
-
E
n
t
r
o
py
,
L
-
S
D,
a
n
d
I
QR
de
e
p
f
e
a
t
ur
e
s
a
r
e
e
x
t
r
a
c
t
e
d
b
e
f
o
r
e
t
h
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
s
t
e
p.
I
n
r
e
l
a
t
i
o
n
to
t
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
,
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
de
e
p
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
o
pe
r
a
t
e
s
b
e
tt
e
r
t
h
a
n
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
ds
a
n
d
i
n
d
i
vi
du
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
r
e
m
a
r
ka
bly
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
a
dv
a
n
t
a
ge
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d
i
s
i
t
s
l
o
we
r
e
x
e
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
.
Z
h
a
n
g
e
t
al.
[
6]
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
c
uc
um
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
n
a
m
e
ly
po
wde
r
y
m
il
d
e
w,
do
wny
mi
l
de
w,
h
e
a
l
t
hy
l
e
a
v
e
s
,
a
n
d
t
h
e
i
r
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
s
,
us
i
ng
E
f
f
i
c
i
e
n
t
Ne
t
-
B4
in
a
c
o
m
p
l
e
x
gr
e
e
nh
o
us
e
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
.
E
f
f
i
c
i
e
n
t
Ne
t
-
B4
a
c
hi
e
v
e
d
an
a
c
c
ur
a
c
y
r
a
t
e
of
97%
a
n
d
h
a
d
t
h
e
a
bi
li
t
y
to
h
a
n
d
l
e
c
o
m
p
l
e
x
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
a
n
d
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
h
a
m
o
n
g
s
im
il
a
r
d
i
s
e
a
s
e
s
.
Li
et
al.
[
7]
e
m
p
l
o
y
e
d
e
x
t
e
n
de
d
c
o
l
l
a
b
o
r
a
t
i
v
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
hy
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
i
m
a
g
i
ng
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
yi
ng
b
r
o
wn
s
pot
di
s
e
a
s
e
a
n
d
c
uc
u
m
be
r
a
n
t
hr
a
c
n
o
s
e
.
R
e
s
u
l
t
s
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
a
t
to
pr
e
c
i
s
e
ly
a
n
d
qu
i
c
k
ly
i
de
n
t
i
f
y
d
i
s
e
a
s
e
s
of
c
uc
u
m
be
r
l
e
a
v
e
s
,
t
h
e
E
C
R
-
ba
s
e
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
is
m
o
r
e
s
u
i
t
a
bl
e
.
J
a
y
a
n
t
hi
e
t
al.
[
8]
e
m
p
l
o
y
e
d
pr
o
b
a
bil
i
s
t
i
c
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
a
n
d
f
uz
z
y
C
-
m
e
a
ns
c
l
u
s
t
e
r
i
n
g
f
o
r
a
da
pt
i
v
e
d
i
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
.
S
t
r
o
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
in
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
e
s
pe
c
i
a
ll
y
w
hil
e
de
a
l
i
ng
w
i
t
h
h
e
t
e
r
o
ge
n
e
o
us
da
t
a
wa
s
de
m
o
s
t
r
a
t
e
d.
L
i
u
e
t
al.
[
9]
p
r
o
p
o
s
e
d
a
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
,
n
a
m
e
ly
E
F
De
t
w
i
t
h
s
t
r
o
n
g
r
o
b
us
t
n
e
s
s
to
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
e
f
f
e
c
t
f
o
r
c
uc
um
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
l
e
a
v
e
s
in
b
a
c
kgr
o
un
d
i
m
a
ge
s
w
i
t
h
d
i
f
f
e
r
e
n
t
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
s
t
a
g
e
s
.
E
F
De
t
h
a
s
a
s
m
a
ll
e
r
m
o
de
l
s
i
z
e
,
l
o
we
r
GF
L
O
P
s
,
a
n
d
a
goo
d
m
A
P
on
t
h
e
t
e
s
t
s
e
t
.
T
h
e
f
o
un
da
t
i
o
n
f
o
r
ne
w
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
r
e
a
l
-
li
f
e
s
c
e
na
r
i
o
s
i
s
l
a
i
d
by
t
hi
s
wo
r
k
o
n
im
pr
o
vi
n
g
m
o
de
l
a
pp
li
c
a
bil
i
t
y
.
Ki
a
na
t
et
al
.
[
10]
pr
o
p
o
s
e
d
a
hy
b
r
i
d
f
r
a
m
e
wo
r
k
t
h
a
t
c
o
m
bi
ne
s
f
e
a
t
ur
e
f
u
s
i
o
n
a
n
d
s
e
l
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
c
uc
um
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
m
o
s
t
di
s
c
r
i
mi
na
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
we
r
e
c
l
a
s
s
if
i
e
d
us
i
n
g
m
u
l
t
i
p
l
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
.
F
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
i
nc
r
e
a
s
e
d
a
c
c
ur
a
c
y
by
r
e
duc
i
ng
r
e
dun
da
nc
y
whil
e
t
h
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
a
c
hi
e
v
e
d
9
3
.
5
%
a
c
c
u
r
a
c
y
.
F
u
tu
r
e
s
t
u
di
e
s
o
n
d
e
v
e
l
o
pi
n
g
a
r
e
a
l
-
t
i
m
e
a
pp
f
or
i
nf
e
c
t
i
o
n
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
w
a
s
s
ug
ge
s
ted
.
M
i
a
e
t
a
l
.
[
11
]
c
o
m
pa
r
e
d
tr
a
di
t
i
o
n
a
l
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
n
g
a
n
d
tr
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
ni
n
g
f
or
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
c
uc
u
m
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
s
.
B
e
f
or
e
s
e
gm
e
n
ta
t
i
o
n
us
i
n
g
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
te
r
i
n
g
a
n
d
f
e
a
t
u
r
e
e
x
tr
a
c
t
i
o
n
,
i
m
a
g
e
s
we
r
e
p
r
e
p
r
oc
e
s
s
e
d
by
r
e
s
i
z
i
n
g,
f
i
l
te
r
i
n
g,
a
n
d
c
o
n
tr
a
s
t
e
n
h
a
n
c
e
m
e
n
t.
M
o
b
i
l
e
Ne
tV2
f
r
o
m
tr
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
ni
n
g
pe
r
f
o
r
m
e
d
s
upe
r
i
or
wi
t
h
a
n
a
c
c
u
r
a
c
y
o
f
93
.
23
%
,
de
m
o
n
s
tr
a
t
i
n
g
t
h
e
s
up
e
r
i
o
r
i
t
y
o
f
tr
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
ni
n
g
f
or
t
h
i
s
t
a
s
k
,
whi
l
e
r
a
n
d
o
m
f
or
e
s
t
(
R
F
)
a
c
hi
e
v
e
d
t
h
e
h
i
gh
e
s
t
a
c
c
u
r
a
c
y
of
8
9
.
9
3
%
a
m
on
g
tr
a
di
t
i
on
a
l
M
L
m
od
e
l
s
.
T
h
e
r
e
v
i
e
w
of
r
e
c
e
n
t
l
i
te
r
a
tu
r
e
i
s
p
r
ov
i
de
d
i
n
T
a
b
l
e
1
.
T
a
bl
e
1.
R
e
vi
e
w
of
r
e
c
e
n
t
l
i
ter
a
tu
r
e
A
u
th
o
r
Y
e
a
r
D
a
ta
s
e
t
T
e
c
hni
q
ue
u
s
e
d
A
c
c
ur
a
c
y
Z
ha
ng
et
a
l
.
[
1
2]
2021
S
e
lf
-
c
o
ll
e
c
te
d
da
t
a
s
e
t
D
I
C
N
N
9
6
.1
1%
K
a
in
a
t
et
al
.
[
1
3]
2021
L
oc
a
l
da
ta
s
e
t
w
it
h
bl
e
nd
e
d
f
e
a
tu
r
e
s
F
in
e
K
N
N
9
4
.6%
W
a
ng
et
a
l
.
[
14]
2021
S
e
l
f
c
o
ll
e
c
t
e
d
d
a
ta
s
e
t
D
e
e
p
L
a
bV
3+
a
nd
U
-
N
e
t
9
2
.8
5%
A
ga
r
w
a
l
et
a
l.
[
1
5]
2021
D
a
ta
s
e
t
pr
ov
id
e
d
by
Z
ha
ng
et
a
l.
[
16]
C
N
N
9
3
.7
5%
H
us
s
a
in
et
a
l
.
[
17]
2022
P
r
iv
a
te
l
y
c
o
ll
e
c
te
d
d
a
ta
s
e
t
F
in
e
-
tu
ne
d
V
G
G
a
n
d
I
nc
e
pt
i
o
n
V3
9
6
.5%
L
iu
et
al
.
[
1
8]
2022
S
e
lf
-
b
ui
lt
da
t
a
s
e
t
A
D
D
L
ig
h
t
8
9
.1%
C
ur
r
e
nt
r
e
s
e
a
r
c
h
2024
M
e
nde
l
e
y
’
s
c
u
c
umb
e
r
d
i
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gni
ti
o
n
da
ta
s
e
t
a
nd
500
r
e
a
l
-
time
im
a
ge
s
R
e
s
N
e
t
50
V
2
9
9
.3
7%
It
i
s
s
t
i
l
l
d
if
f
i
c
u
l
t
to
i
de
n
t
i
f
y
c
uc
u
m
be
r
d
i
s
e
a
s
e
s
i
n
a
t
i
m
e
ly
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
m
a
nne
r
,
de
s
p
i
t
e
a
dv
a
n
c
e
s
i
n
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
.
T
h
e
pr
o
c
e
s
s
o
f
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
s
m
a
de
m
o
r
e
d
i
f
f
i
c
u
l
t
by
t
h
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
i
n
d
i
s
e
a
s
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
SN
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
39
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
20
25
:
554
-
563
556
s
y
m
pt
o
m
s
a
n
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
f
a
c
t
or
s
.
A
n
a
uto
m
a
t
e
d,
e
f
f
e
c
t
i
v
e
,
a
n
d
de
pe
n
da
bl
e
s
y
s
t
e
m
t
h
a
t
us
e
s
r
e
a
l
-
t
i
m
e
da
t
a
to
c
l
a
s
s
if
y
c
uc
u
m
be
r
d
i
s
e
a
s
e
s
e
s
pe
c
i
a
ll
y
,
do
wny
mi
l
de
w
a
n
d
l
e
a
f
mi
ne
r
i
s
de
s
pe
r
a
t
e
l
y
n
e
e
de
d.
Us
i
n
g
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
li
g
h
t
we
i
g
h
t
m
o
de
l
s
,
a
n
a
ut
o
m
a
t
e
d
s
y
s
t
e
m
i
s
pr
o
p
o
s
e
d
to
c
l
a
s
s
i
f
y
d
i
s
e
a
s
e
s
a
f
f
e
c
t
i
n
g
c
uc
u
m
be
r
s
.
I
n
o
r
de
r
to
i
n
c
r
e
a
s
e
ge
n
e
r
a
l
i
z
a
bil
i
t
y
,
r
e
a
l
-
t
i
m
e
im
a
ge
s
a
n
d
t
h
e
c
uc
u
m
be
r
d
i
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
(
M
e
n
de
l
e
y
)
we
r
e
c
o
m
bi
ne
d
t
o
pr
o
duc
e
a
m
o
r
e
c
h
a
ll
e
n
g
i
ng
a
n
d
va
r
i
e
d
da
t
a
s
e
t.
I
n
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
500
r
e
a
l
-
t
i
m
e
i
m
a
g
e
s
c
a
pt
ur
e
d
i
n
Ka
r
n
a
t
a
ka
un
d
e
r
d
i
f
f
e
r
e
n
t
l
i
g
h
t
i
n
g
c
o
n
d
it
i
o
n
s
i
s
i
nc
o
r
por
a
t
e
d
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
to
e
a
r
l
i
e
r
s
t
udi
e
s
t
h
a
t
e
m
p
l
o
y
e
d
c
a
r
e
f
u
ll
y
p
i
c
ke
d
da
t
a
s
e
t
s
.
I
t
m
a
ke
s
t
h
e
m
o
de
l
m
o
r
e
r
o
b
us
t
i
n
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
s
i
t
ua
t
i
o
n
s
by
f
il
li
ng
a
g
a
p
t
h
a
t
pr
e
vi
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
f
a
i
l
e
d
t
o
a
dd
r
e
s
s
.
A
s
i
ng
l
e
m
o
de
l
o
r
l
im
i
t
e
d
n
u
m
be
r
o
f
m
o
de
l
s
us
e
d
to
b
e
t
h
e
f
o
c
us
o
f
pr
i
o
r
s
t
udi
e
s
,
l
e
a
vi
ng
ga
ps
i
n
t
h
e
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
n
g
o
f
t
h
e
r
e
l
a
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
v
a
r
i
o
us
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
.
R
e
s
Ne
t
50V2
a
c
hi
e
v
e
d
a
n
e
xc
e
pt
i
o
n
a
l
99.
37%
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
c
uc
u
m
b
e
r
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
s
e
tt
i
n
g
a
n
e
w
b
e
n
c
hm
a
r
k.
T
hi
s
wo
r
k
s
ur
pa
s
s
e
s
pr
e
vi
o
us
s
t
a
n
da
r
ds
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
in
t
e
r
m
s
of
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F1
-
s
c
o
r
e
s
,
a
n
d
e
s
t
a
bl
i
s
he
s
n
e
a
r
ly
f
l
a
w
l
e
s
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
a
l
l
c
l
a
s
s
e
s
,
in
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
to
p
r
e
vi
o
us
s
t
udi
e
s
t
h
a
t
a
c
hi
e
v
e
d
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
.
2.
M
E
T
HO
D
T
h
e
m
e
th
od
u
s
e
d
i
n
th
e
c
om
p
a
r
a
ti
v
e
s
tu
d
y
of
c
u
c
u
m
b
e
r
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
d
e
te
c
ti
on
a
r
e
d
i
v
i
d
e
d
i
n
to
d
i
s
c
r
e
te
s
ta
g
e
s
,
e
a
c
h
of
w
h
i
c
h
i
s
a
n
e
s
s
e
n
ti
a
l
c
om
p
on
e
n
t
of
th
e
e
n
ti
r
e
p
r
oc
e
s
s
.
T
h
e
p
h
a
s
e
s
i
n
v
ol
v
e
d
i
n
th
e
c
om
p
a
r
a
ti
v
e
s
tu
d
y
of
d
e
e
p
l
e
a
r
n
i
n
g
a
p
p
r
oa
c
h
e
s
f
or
th
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
on
of
c
u
c
u
m
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
s
i
s
r
e
p
r
e
s
e
n
te
d
b
y
th
e
f
l
ow
c
h
a
r
t
i
n
F
i
g
u
r
e
1
.
F
i
gur
e
1.
P
h
a
s
e
s
in
a
c
o
m
p
a
r
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
i
s
of
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
c
l
a
s
s
if
yi
ng
c
uc
u
m
be
r
d
i
s
e
a
s
e
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
C
ompar
ati
v
e
s
tudy
of
de
e
p
lear
ning
appr
oac
he
s
f
o
r
c
uc
umbe
r
dis
e
a
s
e
…
(
Supr
e
e
tha
Shivar
aj
)
557
2.
1.
Cucum
b
e
r
p
l
an
t
d
is
e
as
e
d
at
as
e
t
c
ol
l
e
c
t
i
on
T
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p
i
s
da
t
a
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
.
Ga
t
h
e
r
i
n
g
im
a
ge
s
o
f
c
u
c
u
m
be
r
d
i
s
e
a
s
e
l
e
a
v
e
s
f
r
o
m
pr
i
m
a
r
y
a
n
d
s
e
c
o
n
da
r
y
s
o
ur
c
e
s
is
t
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p
in
t
hi
s
pr
o
c
e
s
s
,
k
n
o
wn
as
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
.
I
m
a
ge
s
of
c
uc
u
m
be
r
d
i
s
e
a
s
e
f
r
o
m
t
h
e
c
uc
u
m
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
(
M
e
n
de
le
y
)
[
19]
a
r
e
i
n
c
l
ude
d
i
n
t
h
e
s
e
c
o
n
da
r
y
da
t
a
s
e
t
us
e
d
i
n
t
hi
s
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t.
A
b
ou
t
50
0
r
e
a
l
t
i
m
e
i
m
a
ge
s
we
r
e
c
a
p
tu
r
e
d
b
e
twe
e
n
D
e
c
e
m
b
e
r
20
22
a
n
d
F
e
b
r
ua
r
y
2
02
3
i
n
t
h
e
f
a
r
m
s
o
f
K
a
r
n
a
t
a
ka
,
ta
k
i
n
g
i
n
to
a
c
c
oun
t
th
e
r
a
n
ge
o
f
l
i
gh
t
i
n
g
c
i
r
c
um
s
t
a
n
c
e
s
p
r
e
s
e
n
t
i
n
p
r
a
c
t
i
c
a
l
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
i
m
a
ge
s
we
r
e
c
a
te
g
or
i
z
e
d
i
n
to
th
r
e
e
t
y
p
e
s
:
di
s
e
a
s
e
d
l
e
a
v
e
s
wi
t
h
d
owny
m
i
l
de
w
,
l
e
a
f
m
i
n
e
r
,
a
n
d
h
e
a
l
t
hy
c
uc
u
m
b
e
r
l
e
a
v
e
s
.
B
y
i
n
c
or
p
or
a
t
i
n
g
di
v
e
r
s
e
d
a
ta
f
r
o
m
s
e
c
o
n
d
a
r
y
s
ou
r
c
e
s
a
s
we
l
l
a
s
r
e
a
l
-
t
i
m
e
f
i
e
l
d
i
m
a
g
e
s
c
a
p
tu
r
e
d
un
de
r
di
f
f
e
r
e
n
t
l
i
gh
t
i
n
g
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
t
h
e
m
od
e
l
ge
n
e
r
a
l
i
z
a
bi
li
t
y
c
a
n
b
e
e
n
h
a
n
c
e
d
a
l
o
n
g
w
i
t
h
a
c
hi
e
vi
n
g
r
e
a
l
-
w
or
l
d
r
e
l
e
v
a
n
c
e
.
T
h
e
F
i
gu
r
e
2
r
e
p
r
e
s
e
n
ts
t
h
e
s
a
m
p
l
e
i
m
a
ge
s
o
f
h
e
a
l
t
hy
,
d
owny
m
i
l
de
w
a
n
d
l
e
a
f
m
i
n
e
r
di
s
e
a
s
e
s
.
T
h
e
d
a
tas
e
t
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
80
4
l
e
a
f
m
i
n
e
r
i
m
a
ge
s
,
8
07
d
owny
m
i
l
de
w
i
m
a
ge
s
a
n
d
80
4
h
e
a
l
t
hy
i
m
a
ge
s
a
f
t
e
r
a
ugm
e
n
ta
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
2.
I
l
l
us
t
r
a
t
i
v
e
i
m
a
ge
s
of
do
wny
mi
l
de
w,
l
e
a
f
m
i
ne
r
a
n
d
he
a
l
t
hy
l
e
a
f
in
c
uc
u
m
b
e
r
2.
2.
Dat
a
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
in
g
T
h
e
n
e
x
t
s
t
e
p
in
pr
e
pa
r
i
n
g
t
h
e
da
t
a
s
e
t
f
o
r
a
n
a
l
y
s
i
s
is
c
a
l
l
e
d
da
t
a
p
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
whi
c
h
i
n
c
l
ude
s
r
e
s
i
z
i
ng
im
a
ge
s
,
a
n
d
n
o
r
m
a
li
z
i
ng
p
i
xe
l
va
l
u
e
s
.
T
h
e
p
i
x
e
l
va
l
ue
s
o
f
t
h
e
i
m
a
ge
s
a
r
e
r
e
s
c
a
l
e
d
by
1.
/255
to
n
or
m
a
l
i
z
e
t
h
e
da
t
a
to
t
h
e
r
a
n
ge
[
0,
1]
.
I
m
a
g
e
r
e
s
i
z
i
ng
a
n
d
n
o
r
m
a
li
z
a
t
i
o
n
pr
o
vi
de
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
gr
a
di
e
n
t
f
l
o
w
dur
i
n
g
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
t
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
by
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
by
s
t
a
n
da
r
d
i
z
i
ng
i
n
put
d
i
m
e
n
s
i
o
ns
a
n
d
s
c
a
l
e
.
2.
3.
Dat
a
s
p
l
it
t
in
Da
t
a
s
p
l
i
t
t
i
n
g
is
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
of
d
i
vi
d
i
ng
a
da
t
a
s
e
t
i
n
t
o
t
e
s
t
,
v
a
l
i
da
t
i
o
n
,
a
n
d
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
s
.
T
hi
s
is
r
e
qu
i
r
e
d
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng,
o
p
t
i
m
i
z
i
ng
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
a
n
d
a
s
s
e
s
s
i
ng
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
n
un
t
e
s
t
e
d
da
t
a
.
A
de
f
i
ne
d
f
u
n
c
t
i
o
n
h
a
n
d
l
e
s
t
h
e
s
p
l
i
t
t
i
n
g
pr
o
c
e
s
s
.
I
t
r
e
qu
i
r
e
s
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
d
i
r
e
c
t
o
r
y
,
t
e
s
t
di
r
e
c
t
or
y
,
t
r
a
i
n
d
i
r
e
c
to
r
y
,
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
d
i
r
e
c
to
r
y
as
i
nput
s
.
Us
i
n
g
pr
e
de
f
i
ne
d
r
a
ti
o
s
(
20%
f
o
r
t
h
e
t
e
s
t
a
n
d
20%
f
o
r
v
a
l
i
da
t
i
o
n
of
t
h
e
r
e
s
i
dua
l
da
t
a
)
,
t
h
e
da
t
a
is
d
i
vi
d
e
d
i
n
t
o
s
e
t
s
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g,
v
a
li
da
t
i
o
n
,
a
n
d
t
r
a
i
ni
ng.
T
a
bl
e
2
c
o
n
s
i
s
t
s
of
d
e
t
a
i
l
s
of
t
h
e
da
t
a
s
e
t.
T
a
bl
e
2.
De
t
a
i
l
s
of
t
h
e
da
tas
e
t
T
y
p
e
of
l
e
a
f
T
R
A
I
N
T
E
S
T
V
A
L
I
D
D
o
w
ny
mi
l
de
w
516
162
129
H
e
a
l
th
y
515
161
128
L
e
a
f
mi
ne
r
515
161
128
2.
4.
Dat
a
au
gm
e
n
t
at
ion
F
o
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
di
vi
s
i
o
n
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t,
da
t
a
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
i
s
a
pp
l
i
e
d
to
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
us
i
n
g
I
m
a
ge
Da
t
a
Ge
n
e
r
a
t
or
.
Dur
i
n
g
t
r
a
i
ni
ng,
t
h
e
a
ug
m
e
nt
e
d
i
m
a
ge
s
a
r
e
pr
o
duc
e
d
i
n
r
e
a
l
t
i
m
e
a
n
d
a
r
e
n
o
t
s
a
v
e
d
to
d
i
s
k.
Nu
m
e
r
o
us
c
h
a
n
g
e
s
a
r
e
m
a
de
t
o
t
h
e
i
m
a
ge
s
,
s
uc
h
a
s
r
e
s
c
a
li
ng,
r
ot
a
t
i
o
n
,
s
h
e
a
r
i
n
g,
z
o
o
m
i
n
g,
f
l
i
pp
i
n
g
t
h
e
m
h
o
r
i
z
o
n
t
a
l
ly
,
a
n
d
c
h
a
n
g
i
ng
t
h
e
i
r
w
i
dt
h
a
n
d
h
e
i
g
h
t
.
R
a
n
do
m
s
hif
t
s
o
f
up
to
20%
o
f
t
h
e
tot
a
l
w
i
dt
h
a
n
d
h
e
i
g
h
t
,
a
s
we
l
l
a
s
r
a
n
do
m
r
ot
a
t
i
o
n
s
o
f
up
to
40
de
gr
e
e
s
,
a
r
e
a
pp
l
i
e
d
to
t
h
e
i
m
a
ge
s
.
S
h
e
a
r
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
s
a
r
e
a
pp
l
i
e
d
w
i
t
h
up
to
a
20%
z
oo
m
i
n
a
n
d
o
u
t
a
t
a
s
h
e
a
r
i
n
t
e
n
s
i
t
y
o
f
0.
2.
T
o
f
il
l
i
n
n
e
w
ly
c
r
e
a
t
e
d
pi
x
e
l
s
f
o
l
l
o
w
i
ng
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
ns
a
n
d
h
o
r
i
z
o
n
t
a
l
f
li
ps
,
t
h
e
f
i
ll
m
o
de
i
s
s
e
t
to
’
n
e
a
r
e
s
t
’
.
T
h
e
t
e
s
t
a
n
d
v
a
l
i
da
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
s
a
r
e
j
us
t
r
e
s
c
a
l
e
d,
n
o
t
e
x
pa
n
de
d
f
ur
t
h
e
r
.
T
h
e
i
m
a
ge
s
a
r
e
r
e
s
i
z
e
d
t
o
(
224
,
224
)
a
f
t
e
r
b
e
i
ng
ba
t
c
h
e
d
a
t
s
i
z
e
32.
T
h
e
c
l
a
s
s
m
o
de
i
s
s
e
t
to
’
c
a
t
e
g
or
i
c
a
l
’
i
n
o
r
de
r
to
c
l
a
s
s
if
y
m
o
r
e
t
h
a
n
o
n
e
c
l
a
s
s
.
T
h
e
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
pr
e
v
e
n
t
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
a
n
d
i
m
pr
o
v
e
s
t
h
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
m
o
de
l
s
a
ga
i
ns
t
un
s
e
e
n
da
t
a
by
s
i
m
u
l
a
t
i
n
g
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
v
a
r
i
a
bil
i
t
y
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
SN
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
39
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
20
25
:
554
-
563
558
C
2.
5.
M
od
e
l
s
e
l
e
c
t
ion
,
t
r
ain
in
g,
t
e
s
t
in
g
,
an
d
val
id
at
ion
s
t
age
T
h
e
f
o
ur
t
h
s
t
e
p
i
nv
o
l
v
e
s
s
e
l
e
c
t
i
n
g
a
n
d
t
r
a
i
ni
ng
m
o
de
l
s
.
S
e
l
e
c
t
i
n
g
s
pe
c
i
f
i
c
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
f
o
r
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
,
s
uc
h
as
De
ns
e
Ne
t
121,
I
n
c
e
pt
i
o
n
V3,
R
e
s
Ne
t
50,
VG
G16,
Xc
e
p
t
i
o
n
,
NA
S
N
e
t
,
a
n
d
M
o
bi
l
e
Ne
t
V2,
i
s
t
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p
in
t
h
e
m
o
de
l
s
e
l
e
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
[
20]
.
E
f
f
i
c
i
e
n
t
us
e
of
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
s
o
ur
c
e
s
a
n
d
f
a
s
t
c
o
n
v
e
r
ge
n
c
e
i
s
a
s
s
ur
e
d
by
t
h
e
us
e
o
f
pr
e
-
t
r
a
i
n
e
d
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
l
i
ke
De
ns
e
Ne
t
121
[
21]
,
R
e
s
Ne
t
50
[
22]
,
a
n
d
I
n
c
e
pt
i
o
n
V3
[
23]
.
In
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
s
tage
,
e
v
e
r
y
m
o
de
l
u
n
d
e
r
go
e
s
t
r
a
i
ni
ng
on
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
s
e
t,
a
n
d
i
t
s
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
a
s
s
e
s
s
e
d
t
h
r
o
ugh
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
us
i
n
g
t
h
e
v
a
li
da
t
i
o
n
a
n
d
t
e
s
t
da
t
a
s
e
t
s
.
2.
5.
1.
De
e
p
c
on
vol
u
t
ion
al
n
e
u
r
al
n
e
t
wo
r
k
m
od
e
l
In
t
h
e
f
i
e
l
d
of
c
u
c
u
m
be
r
d
i
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
,
a
n
u
m
be
r
of
DC
NN
m
o
de
l
s
[
24]
c
a
n
be
ut
i
li
z
e
d
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
d
i
a
g
n
o
s
t
i
c
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
.
W
e
e
va
l
ua
t
e
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
v
a
r
i
o
us
c
utt
i
n
g
-
e
dge
DC
NN
s
f
o
r
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
of
do
wny
m
i
l
d
e
w,
l
e
a
f
m
i
ne
r
,
a
n
d
h
e
a
l
t
hy
c
u
c
u
m
be
r
l
e
a
v
e
s
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
c
uc
u
m
b
e
r
di
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
.
U
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
m
o
de
l
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
is
a
i
de
d
by
a
n
u
m
be
r
of
i
m
po
r
t
a
n
t
e
qua
ti
o
n
s
a
n
d
d
i
a
gr
a
m
s
in
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
of
DC
NN
m
o
de
l
s
f
o
r
c
uc
u
m
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
c
or
e
DC
NN
ope
r
a
t
i
o
n
,
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
,
i
s
de
s
c
r
i
b
e
d
a
s
f
o
l
l
o
w
s
:
(
)
(
,
)
=
∑
∑
(
+
,
+
)
.
(
,
)
(1)
wh
e
r
e
K
i
s
t
h
e
ke
r
n
e
l
a
n
d
I
i
s
t
h
e
i
n
put
i
m
a
ge
.
I
n
t
r
i
c
a
t
e
pa
tt
e
r
n
s
c
a
n
be
m
o
de
l
e
d
by
t
h
e
n
e
t
wo
r
k
us
i
ng
R
e
L
U,
whi
c
h
i
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
by
(
2
)
,
a
n
d
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
ns
t
h
a
t
i
n
t
r
o
duc
e
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
i
t
y
.
(
)
=
(
0
,
)
(2)
P
oo
l
i
ng
o
pe
r
a
t
i
o
ns
hi
g
hli
g
h
t
ke
y
f
e
a
t
ur
e
s
by
r
e
duc
in
g
s
pa
t
i
a
l
d
im
e
ns
i
o
n
s
a
n
d
is
pr
e
s
e
n
t
e
d
by
(
3
)
.
(
,
)
=
m
a
x
,
(
+
,
+
)
(3)
In
4
pr
o
v
i
d
e
s
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
of
c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
l
o
s
s
f
o
r
m
o
de
l
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
,
=
−
∑
=
1
log
(
̂
)
(4)
wh
e
r
e
y
i
is
t
h
e
tr
ue
l
a
b
e
l
a
n
d
y
ˆ
i
is
t
h
e
pr
e
di
c
t
e
d
p
r
o
b
a
bi
l
i
t
y
.
D
ue
to
th
e
i
r
uni
qu
e
a
r
c
h
i
tec
tu
r
e
s
a
n
d
p
e
r
f
or
m
a
n
c
e
c
h
a
r
a
c
te
r
i
s
t
i
c
s
,
De
n
s
e
N
e
t12
1
,
I
n
c
e
p
t
i
o
n
V
3
,
R
e
s
Ne
t5
0
,
V
GG
16,
Xc
e
pt
i
o
n
,
N
A
S
Ne
t
,
a
n
d
M
o
bil
e
Ne
t
V2
we
r
e
s
e
l
e
c
t
e
d
f
o
r
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
c
uc
u
m
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
s
.
2.
6.
Com
p
ar
e
m
od
e
l
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
an
d
ge
n
e
r
at
e
c
om
p
ar
at
ive
an
al
y
s
is
r
e
p
o
r
t
R
e
p
or
t
i
n
g
a
n
d
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
i
s
t
h
e
f
i
f
t
h
s
t
a
ge
.
E
a
c
h
m
ode
l
’
s
pe
r
f
or
m
a
n
c
e
i
s
c
o
m
pa
r
e
d
i
n
t
hi
s
ph
a
s
e
to
a
s
c
e
r
ta
i
n
i
t
s
r
e
l
a
t
i
v
e
e
f
f
i
c
a
c
y
.
T
hi
s
e
n
t
a
i
l
s
c
o
m
bi
ni
ng
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
a
n
d
c
o
n
tr
a
s
t
i
n
g
t
h
e
v
a
r
i
o
us
m
ode
l
s
’
p
e
r
f
or
m
a
n
c
e
m
e
tr
i
c
s
.
2.
6.
1.
P
e
r
f
o
r
m
an
c
e
m
e
t
r
ics
S
e
v
e
r
a
l
s
i
gni
f
i
c
a
n
t
m
e
tr
i
c
s
,
i
n
c
l
ud
i
n
g
p
r
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
F
1
-
s
c
or
e
,
a
n
d
o
v
e
r
a
l
l
t
e
s
t
a
c
c
u
r
a
c
y
,
a
r
e
us
e
d
to
a
s
s
e
s
s
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
t
h
e
s
ug
ge
s
ted
m
o
d
e
l
s
f
or
d
e
te
c
t
i
n
g
c
uc
u
m
b
e
r
di
s
e
a
s
e
[
2
5
]
.
P
r
e
c
i
s
i
o
n
q
ua
n
t
i
f
i
e
s
t
h
e
d
e
g
r
e
e
to
wh
i
c
h
t
h
e
m
ode
l
’
s
p
os
i
t
i
v
e
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
a
r
e
a
c
c
u
r
a
te
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
e
p
r
op
or
t
i
o
n
o
f
p
r
e
di
c
t
e
d
p
os
i
t
i
v
e
c
a
s
e
s
t
h
a
t
a
r
e
i
n
f
a
c
t
p
os
i
t
i
v
e
,
a
s
d
e
f
i
n
e
d
by
(
5)
.
=
+
(
5)
R
e
c
a
ll
e
v
a
l
ua
t
e
s
t
h
e
a
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
m
o
de
l
t
o
de
t
e
c
t
a
l
l
r
e
a
l
po
s
i
t
i
ve
c
a
s
e
s
by
d
i
s
p
l
a
yi
ng
t
h
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
o
f
t
r
ue
po
s
i
t
i
v
e
s
t
h
a
t
a
r
e
c
o
r
r
e
c
t
l
y
d
e
t
e
c
t
e
d
,
a
s
gi
v
e
n
by
(
6
)
.
=
+
(
6)
A
s
i
n
g
l
e
m
e
tr
i
c
t
h
a
t
b
a
l
a
n
c
e
s
p
r
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
i
s
p
r
o
vi
de
d
by
t
h
e
F
1
-
s
c
or
e
a
s
gi
v
e
n
by
(
7
)
,
wh
i
c
h
i
s
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
h
e
l
p
f
u
l
wh
e
n
de
a
l
i
n
g
wi
t
h
un
b
a
l
a
n
c
e
d
da
ta
s
e
ts
.
1
−
=
2
∗
(
∗
)
+
(
7)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
C
ompar
ati
v
e
s
tudy
of
de
e
p
lear
ning
appr
oac
he
s
f
o
r
c
uc
umbe
r
dis
e
a
s
e
…
(
Supr
e
e
tha
Shivar
aj
)
559
T
h
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
o
f
c
o
r
r
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
i
ns
t
a
n
c
e
s
a
m
o
n
g
t
h
e
tot
a
l
i
ns
t
a
n
c
e
s
i
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
by
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
t
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
,
w
hi
c
h
i
s
g
i
v
e
n
by
(
8)
.
=
+
+
+
+
(
8)
C
r
e
a
t
i
n
g
a
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
i
s
r
e
po
r
t,
whi
c
h
s
umm
a
r
i
z
e
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
a
n
d
o
f
f
e
r
s
i
n
s
i
g
h
t
s
i
n
t
o
whi
c
h
m
o
de
l
wo
r
ks
b
e
s
t
f
o
r
t
h
e
t
a
s
k
o
f
de
t
e
c
t
i
n
g
c
uc
u
m
be
r
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
,
i
s
t
h
e
l
a
s
t
s
t
e
p
i
n
t
hi
s
p
h
a
s
e
.
2.
7.
E
x
p
e
r
im
e
n
t
a
l
s
e
t
u
p
2.
7.
1.
S
of
t
war
e
an
d
h
ar
d
war
e
r
e
q
u
i
r
e
m
e
n
t
s
P
y
t
h
o
n
3.
8
or
l
a
t
e
r
is
r
e
qu
i
r
e
d.
I
m
po
r
t
a
n
t
P
y
t
h
o
n
li
b
r
a
r
i
es
a
r
e
s
c
i
k
i
t
-
l
e
a
r
n
f
o
r
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
t
a
s
ks
,
M
a
t
pl
o
t
l
i
b
f
o
r
p
l
o
tt
i
n
g,
Nu
m
P
y
f
o
r
n
u
m
e
r
i
c
a
l
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
,
a
n
d
T
e
ns
o
r
F
l
o
w
f
o
r
de
e
p
l
e
a
r
ni
n
g.
A
m
a
c
hi
ne
w
i
t
h
a
GPU
i
s
hi
g
hly
r
e
c
o
m
m
e
n
d
e
d
f
o
r
o
p
t
i
m
a
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
dur
i
ng
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
n
g.
GPUs
a
n
d
T
P
Us
a
r
e
f
r
e
e
l
y
a
c
c
e
s
s
i
b
l
e
t
h
r
o
ugh
Goo
gl
e
C
o
l
a
b
,
w
hi
c
h
c
a
n
gr
e
a
t
l
y
a
c
c
e
l
e
r
a
t
e
t
r
a
i
ni
ng.
All
t
h
e
c
o
de
e
x
e
c
ut
i
o
n
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
wa
s
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
i
n
t
h
e
Go
o
gl
e
C
o
l
a
b
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
.
2.
7.
2.
De
t
ail
s
of
m
od
e
l
t
r
ain
in
g
Da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
i
s
a
pp
li
e
d
t
o
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
s
e
t
u
s
i
n
g
I
m
a
ge
D
a
t
a
Ge
n
e
r
a
t
o
r
i
n
o
r
de
r
to
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
m
o
de
l
’
s
r
e
s
il
i
e
n
c
e
.
T
hi
s
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
i
n
c
l
ude
s
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
li
ke
r
ot
a
t
i
o
n
,
h
o
r
i
z
o
n
t
a
l
f
li
pp
i
ng,
s
h
e
a
r
i
ng,
z
oo
m
i
ng,
a
n
d
s
hi
f
t
s
in
w
i
dt
h
a
n
d
h
e
i
g
h
t
.
W
e
i
g
h
t
s
pr
e
-
t
r
a
i
n
e
d
on
I
m
a
g
e
Ne
t
a
r
e
us
e
d
to
i
ns
t
a
n
t
i
a
t
e
each
D
C
NN
m
o
de
l
,
a
n
d
i
nc
l
ude
t
o
p=
F
a
l
s
e
is
us
e
d
to
e
x
c
l
ude
t
h
e
to
p
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
l
a
y
e
r
s
.
I
n
t
hi
s
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
,
t
h
e
m
o
de
l
s
can
be
us
e
d
a
s
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
tor
s
.
T
h
r
e
e
c
us
to
m
l
a
y
e
r
s
a
r
e
t
h
e
n
a
dde
d:
a
d
e
n
s
e
l
a
y
e
r
w
i
t
h
128
u
ni
t
s
a
n
d
R
e
L
U
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
,
a
d
r
o
p
o
u
t
l
a
y
e
r
to
pr
e
v
e
n
t
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g,
a
n
d
a
f
l
a
t
t
e
n
l
a
y
e
r
t
o
c
o
n
v
e
r
t
3D
f
e
a
t
ur
e
s
to
1D
.
T
h
e
c
a
t
e
go
r
i
e
s
o
f
h
e
a
l
t
hy
,
l
e
a
f
mi
ne
r
,
a
n
d
do
wny
mi
l
de
w
a
r
e
a
dde
d
to
t
h
e
i
m
a
ge
s
by
a
pp
l
yi
ng
t
h
r
e
e
uni
t
s
of
a
d
e
ns
e
l
a
y
e
r
w
i
t
h
S
o
f
t
M
ax
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
.
W
hi
l
e
t
h
e
ne
w
l
a
y
e
r
s
a
r
e
b
e
i
n
g
t
r
a
i
n
e
d,
t
h
e
pr
e
-
tr
a
i
n
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
of
t
h
e
b
a
s
e
m
o
de
l
l
a
y
e
r
s
a
r
e
pr
e
s
e
r
v
e
d
by
f
r
e
e
z
i
ng
th
e
m
.
To
e
n
h
a
n
c
e
t
r
a
i
ni
ng
c
o
nv
e
r
ge
n
c
e
,
a
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
s
c
h
e
du
l
e
r
,
de
n
o
t
e
d
as
lr
s
c
h
e
du
l
e
,
d
y
na
m
i
c
a
l
ly
m
o
d
i
f
i
e
s
t
h
e
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
.
I
t
b
e
g
i
ns
a
t
a
g
i
v
e
n
v
a
l
ue
a
n
d
dr
o
ps
i
t
e
x
po
n
e
n
t
i
a
ll
y
a
f
t
e
r
t
e
n
e
po
c
h
s
.
T
h
e
m
o
de
l
s
a
r
e
a
s
s
e
m
b
l
e
d
u
s
i
n
g
t
h
e
A
d
a
m
o
pt
i
mi
z
e
r
,
whi
c
h
is
a
p
pr
o
p
r
i
a
t
e
f
o
r
m
u
l
t
i
-
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
w
i
t
h
a
n
i
ni
t
i
a
l
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
o
f
1e
-
3
a
n
d
a
l
o
s
s
f
u
nc
t
i
o
n
o
f
c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
.
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
h
e
T
a
bl
e
3
pr
o
vi
de
s
a
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
i
s
w
i
t
h
DC
NN
m
o
de
l
s
a
n
d
F
i
gur
e
3
pr
o
v
i
d
e
s
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
l
o
s
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
we
e
n
t
h
e
d
if
f
e
r
e
n
t
DC
N
N
m
o
de
l
s
.
T
h
e
s
t
ud
y
pr
o
vi
de
s
a
t
h
o
r
o
ugh
s
t
udy
o
f
DC
NN
m
o
de
l
s
f
o
r
c
uc
um
b
e
r
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
,
e
m
p
h
a
s
i
z
i
ng
t
h
e
ke
y
pr
o
s
a
n
d
c
o
n
s
o
f
t
h
e
m
o
de
l
s
us
e
d
f
o
r
th
e
te
s
t
.
W
i
th
a
r
e
m
a
r
k
a
b
l
e
a
c
c
u
r
a
c
y
of
9
9
.
3
7
%
a
n
d
h
i
g
h
p
r
e
c
i
s
i
on
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
s
a
c
r
os
s
a
l
l
di
s
e
a
s
e
c
l
a
s
s
e
s
,
R
e
s
N
e
t
5
0
V
2
h
a
s
p
r
ov
e
d
t
o
b
e
th
e
m
os
t
e
f
f
e
c
ti
v
e
m
od
e
l
.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
hi
s
m
o
de
l
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
h
o
w
t
r
us
t
w
o
r
t
hy
a
n
d
a
ppr
o
pr
i
a
t
e
i
t
i
s
f
o
r
r
e
a
l
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
wh
e
r
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
i
s
c
r
i
t
i
c
a
l
.
I
n
a
s
i
mi
l
a
r
wa
y
,
I
n
c
e
pt
i
o
n
V3
a
n
d
M
o
bi
l
e
Ne
t
V2
e
xhi
b
i
t
e
d
c
o
m
pe
t
i
t
i
v
e
r
e
s
u
l
t
s
w
i
t
h
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
a
c
c
u
r
a
c
i
e
s
o
f
97.
29%
a
n
d
97.
70%
.
M
o
bi
l
e
Ne
t
V2
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
ph
e
n
o
m
e
n
a
l
r
e
c
a
ll
f
o
r
le
a
f
mi
ne
r
a
n
d
h
e
a
l
t
hy
l
e
a
v
e
s
,
s
i
g
nif
yi
ng
t
h
a
t
i
t
c
o
ul
d
b
e
us
e
d
f
o
r
de
pl
o
ym
e
n
t
i
n
r
e
s
o
ur
c
e
-
c
o
n
s
t
r
a
i
n
e
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
.
Al
t
h
o
ugh
Xc
e
pt
i
o
n
ga
i
n
e
d
96.
45%
a
c
c
ur
a
c
y
,
i
t
e
xhi
bi
t
e
d
a
s
l
i
g
h
t
l
y
l
o
we
r
r
e
c
a
l
l
f
o
r
do
wny
mi
l
de
w
c
o
m
p
a
r
e
d
to
I
n
c
e
pt
i
o
n
V3
a
n
d
R
e
s
Ne
t
50V2,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
po
t
e
n
t
i
a
l
f
o
r
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
.
NA
S
Ne
t
pr
o
v
e
d
to
b
e
v
a
li
d
b
ut
l
e
s
s
a
c
c
ur
a
t
e
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
ly
t
h
a
n
t
h
e
t
o
p
m
o
de
l
s
,
w
i
t
h
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
94.
37%
.
De
ns
e
Ne
t
121
a
n
d
VG
G16
s
h
o
we
d
l
e
s
s
e
r
r
e
c
a
l
l
f
o
r
s
pe
c
i
f
i
c
gr
o
ups
,
s
uc
h
a
s
l
e
a
f
m
i
ne
r
a
n
d
do
wny
m
il
de
w,
ev
e
n
a
f
t
e
r
a
c
h
i
e
vi
ng
a
c
c
e
pt
a
bl
e
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
a
b
o
ve
94%
.
T
h
e
o
u
t
c
o
m
e
s
o
f
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
y
mi
g
h
t
y
i
e
l
d
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
.
A
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
i
mi
t
a
t
i
o
n
i
s
t
h
e
a
b
s
e
n
c
e
o
f
pu
bl
i
c
ly
a
v
a
il
a
bl
e
da
t
a
s
e
t
s
f
o
r
l
e
a
f
mi
ne
r
de
t
e
c
t
i
o
n
,
whi
c
h
d
i
r
e
c
t
l
y
im
pe
de
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
s
w
i
t
h
ot
h
e
r
s
t
udi
e
s
a
n
d
hi
g
hli
g
h
t
s
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
s
t
a
n
da
r
d
i
z
e
d,
publi
c
ly
s
h
a
r
e
d
da
t
a
s
e
t
s
.
T
hi
s
l
im
i
t
a
t
i
o
n
po
s
e
s
a
n
o
ppor
t
uni
t
y
f
o
r
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
to
f
o
c
us
o
n
da
t
a
s
e
t
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
,
whi
c
h
c
o
ul
d
l
e
a
d
i
n
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
i
n
b
e
nc
hm
a
r
k
i
n
g
a
n
d
m
o
de
l
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
.
T
h
e
o
u
t
c
o
m
e
o
f
t
h
e
s
e
f
i
nd
i
ngs
a
r
e
s
ubs
t
a
n
t
i
a
l
.
C
r
o
p
l
o
s
s
e
s
c
a
n
b
e
r
e
duc
e
d
by
a
do
pt
i
n
g
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
gr
i
c
u
l
t
ur
e
whi
c
h
i
s
d
i
r
e
c
t
l
y
i
m
p
a
c
t
e
d
by
hi
g
h
pe
r
f
o
r
m
i
ng
m
o
de
l
s
l
i
ke
R
e
s
Ne
t
50V2,
whi
c
h
he
l
p
s
i
n
e
a
r
l
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
d
i
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
r
e
a
l
i
z
a
bl
e
.
M
o
bi
l
e
Ne
t
V2’
s
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
im
pr
o
v
e
s
a
c
c
e
s
s
i
b
il
i
t
y
t
o
f
a
r
m
e
r
s
t
h
us
m
a
k
i
ng
i
t
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
a
d
o
p
t
i
n
g
i
n
m
o
bil
e
o
r
e
dge
de
vi
c
e
s
.
E
a
c
h
m
o
de
l
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
c
o
n
v
e
r
ge
nc
e
pa
tt
e
r
n
s
,
b
ut
R
e
s
Ne
t
50V2
pe
r
f
o
r
m
s
s
upe
r
i
o
r
i
n
t
e
r
m
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
s
t
a
bil
i
t
y
a
c
r
o
s
s
e
po
c
h
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
ot
h
e
r
m
o
de
l
s
i
n
F
i
gu
r
e
3
i
n
A
ppe
n
d
i
x
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
SN
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
39
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
20
25
:
554
-
563
560
T
a
bl
e
3.
C
o
m
pa
r
a
t
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
w
i
t
h
DC
NN
m
o
de
l
s
DM
LM
H
P
r
e
c
is
i
o
n
R
e
c
a
ll
F1
-
s
c
o
r
e
S
uppor
t
A
c
c
u
r
a
c
y
D
e
ns
e
N
e
t
121
DM
146
16
0
0.95
0.9
0.93
162
LM
2
159
0
0.89
0.99
0.94
161
0.9437(
0.94)
H
5
4
152
1
0.94
0.97
161
I
nc
e
pt
i
o
nV
3
DM
15
6
6
0
0.97
0.96
0.97
162
LM
3
158
0
0.95
0.98
0.96
161
0.9729(
0.97)
H
2
3
156
1
0.97
0.98
161
R
e
s
N
e
t5
0V
2
DM
160
2
0
0.99
0.99
0.99
162
LM
0
161
0
0.99
1
0.99
161
0.9937(
0.99)
H
1
0
160
1
0.99
1
161
V
G
G
16
DM
141
21
0
0.97
0.87
0.92
162
LM
0
161
0
0.88
1
0.94
161
0.9458(
0.94)
H
4
1
156
1
0.97
0.98
161
X
c
e
p
ti
o
n
DM
149
12
1
0.97
0.92
0.94
162
LM
3
158
0
0.93
0.98
0.95
161
0.9645(
0.96)
H
2
0
159
0.99
0.99
0.99
161
M
o
bi
l
e
N
e
tV2
DM
154
8
0
0.97
0.95
0.96
162
LM
0
161
0
0.95
1
0.98
161
0.9770(
0.98)
H
4
0
157
1
0.98
0.99
161
N
A
S
N
e
t
DM
154
7
1
0.96
0.95
0.95
162
LM
1
160
0
0.96
0.99
0.98
161
0.9437(
0.94)
H
6
0
155
0.99
0.96
0.98
161
4.
C
ON
CL
U
S
I
ON
R
e
a
l
-
t
i
m
e
da
t
a
s
e
t
s
a
r
e
s
c
a
r
c
e
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
i
de
n
t
i
f
yi
ng
c
uc
u
m
be
r
d
i
s
e
a
s
e
s
.
F
r
e
que
n
t
l
y
,
im
a
ge
s
w
il
l
b
e
ge
n
e
r
a
t
e
d
i
n
a
l
a
b
.
Da
t
a
s
e
t
s
f
r
o
m
l
a
b
o
r
a
tor
y
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
wh
e
r
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
l
e
a
v
e
s
a
r
e
i
s
o
l
a
t
e
d
a
n
d
ph
o
to
gr
a
ph
e
d
a
ga
i
ns
t
uni
f
o
r
m
ba
c
kgr
o
un
ds
,
l
i
ke
whi
t
e
o
r
bl
a
c
k,
a
r
e
c
o
m
m
o
nly
us
e
d
i
n
t
h
e
c
uc
u
m
b
e
r
d
i
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
do
m
a
i
n.
T
h
e
s
e
da
t
a
s
e
t
s
,
h
o
we
v
e
r
,
f
r
e
que
n
t
l
y
l
a
c
k
t
h
e
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
a
n
d
d
i
ve
r
s
i
t
y
of
a
c
t
ua
l
f
i
e
ld
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
i
n
o
r
de
r
to
p
r
o
duc
e
m
o
r
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
v
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
s
e
t
s
,
we
h
a
v
e
e
n
de
a
v
o
r
e
d
to
ga
t
h
e
r
a
n
d
a
n
n
o
t
a
t
e
f
i
e
l
d
da
t
a
a
n
d
a
s
s
e
s
s
e
d
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
of
v
a
r
i
o
us
c
utt
i
n
g
-
e
dge
C
NN
m
o
de
l
s
i
n
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
d
i
s
e
a
s
e
s
a
f
f
e
c
t
i
n
g
c
uc
u
m
be
r
l
e
a
v
e
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
do
w
ny
mi
l
de
w,
l
e
a
f
m
i
ne
r
,
a
n
d
h
e
a
l
t
hy
l
e
a
v
e
s
o
n
t
h
e
s
a
m
e
da
t
a
s
e
t
.
De
n
s
e
N
e
t
121,
I
n
c
e
pt
i
o
n
V3,
R
e
s
Ne
t
50V2,
VG
G16,
Xc
e
pt
i
o
n
,
M
o
bi
l
e
Ne
t
V2,
a
n
d
NA
S
Ne
t
a
r
e
a
m
o
n
g
t
h
e
m
o
de
l
s
e
v
a
l
ua
t
e
d.
W
i
t
h
a
n
e
x
c
e
ll
e
n
t
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
99.
37%
a
n
d
g
oo
d
p
r
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
s
a
c
r
o
s
s
a
l
l
c
l
a
s
s
e
s
,
R
e
s
Ne
t
50V2
tur
n
e
d
o
u
t
to
b
e
t
h
e
m
o
s
t
r
e
l
i
a
bl
e
a
m
o
n
g
a
l
l
t
he
m
o
de
l
s
e
v
a
l
ua
t
e
d.
W
i
t
h
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
o
f
97.
29%
a
n
d
97.
70%
,
I
n
c
e
pt
i
o
n
V3
a
n
d
M
o
bi
l
e
Ne
t
V2
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
s
t
r
o
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
,
m
a
k
i
ng
t
h
e
m
go
o
d
a
l
t
e
r
n
a
t
i
v
e
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
i
n
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
w
i
t
h
l
im
i
t
e
d
r
e
s
o
ur
c
e
s
.
T
h
e
s
e
f
i
n
d
i
ng
s
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
im
pa
c
t
t
h
e
do
m
a
i
ns
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n
f
a
r
m
i
ng
a
n
d
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
.
T
h
e
y
a
ut
h
e
n
t
i
c
a
t
e
t
h
a
t
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
R
e
s
N
e
t
50V2,
h
a
v
e
t
h
e
po
t
e
n
t
i
a
l
to
s
e
r
v
e
as
a
f
oun
da
t
i
o
n
f
or
a
u
to
m
a
te
d
di
s
e
a
s
e
de
tec
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
t
h
a
t
c
a
n
e
n
a
bl
e
f
a
r
m
e
r
s
to
d
e
tec
t
di
s
e
a
s
e
s
e
a
r
l
y
a
n
d
ta
ke
t
i
m
e
ly
a
c
t
i
o
n
.
I
m
pr
o
v
e
d
c
r
o
p
y
i
e
l
ds
,
r
e
duc
e
d
pe
s
t
i
c
i
de
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
,
a
n
d
s
u
s
t
a
i
n
a
bl
e
f
a
r
mi
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
m
i
g
h
t
r
e
s
u
l
t
f
r
o
m
t
hi
s
.
F
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
s
h
o
u
l
d
f
o
c
us
on
o
pt
i
mi
z
i
ng
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
f
o
r
r
e
a
l
-
t
i
m
e
de
p
l
o
ym
e
n
t
in
d
i
ve
r
s
e
f
i
e
l
d
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
a
n
d
s
c
a
l
a
bil
i
t
y
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
s
h
a
r
in
g
of
a
nn
o
t
a
t
e
d
f
i
e
l
d
da
t
a
s
e
t
s
can
e
nc
o
ur
a
ge
i
nn
o
va
t
i
o
n
a
n
d
b
e
n
c
h
m
a
r
ki
n
g
i
n
th
i
s
f
i
e
l
d
,
l
e
a
di
n
g
i
n
a
d
v
a
n
c
e
m
e
n
ts
t
h
a
t
b
e
n
e
f
i
t
th
e
g
l
ob
a
l
a
g
r
i
c
ul
tu
r
a
l
c
om
m
u
n
i
t
y
.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
f
u
n
d
i
ng
i
nv
o
l
v
e
d.
AU
T
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
NT
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
S
upr
e
e
t
h
a
S
hi
v
a
r
a
j
M
a
nj
u
l
a
S
un
ka
da
k
a
tt
e
Ha
l
a
d
a
ppa
C
:
C
o
n
c
e
pt
ua
li
z
a
ti
o
n
M
:
M
e
th
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
twa
r
e
Va
:
Va
li
da
ti
o
n
Fo
:
Fo
r
ma
l
a
na
l
y
s
is
I
:
I
nve
s
ti
ga
ti
o
n
R
:
R
e
s
o
u
r
c
e
s
D
:
D
a
ta
C
ur
a
ti
o
n
O
:
W
r
it
in
g
-
O
ri
gi
na
l
D
r
a
f
t
E
:
W
r
it
in
g
-
R
e
v
i
e
w
&
E
di
ti
ng
Vi
:
Vi
s
ua
li
z
a
ti
o
n
Su
:
Su
pe
r
v
is
io
n
P
:
P
r
o
j
e
c
t
a
dmi
ni
s
tr
a
ti
o
n
Fu
:
Fu
ndi
ng a
c
qui
s
it
i
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
C
ompar
ati
v
e
s
tudy
of
de
e
p
lear
ning
appr
oac
he
s
f
o
r
c
uc
umbe
r
dis
e
a
s
e
…
(
Supr
e
e
tha
Shivar
aj
)
561
CONF
L
I
CT
OF
I
NT
E
RE
S
T
S
T
AT
E
M
E
NT
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
c
o
nf
li
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
DA
T
A
AV
AI
L
AB
I
L
I
T
Y
T
h
e
da
t
a
t
h
a
t
s
upp
o
r
t
t
h
e
f
i
n
d
i
ng
s
o
f
t
hi
s
s
t
udy
a
r
e
a
va
i
l
a
bl
e
f
r
o
m
t
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
a
ut
h
o
r
,
[
S
upr
e
e
t
h
a
S
hi
va
r
a
j
]
,
upo
n
r
e
a
s
o
n
a
bl
e
r
e
que
s
t
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
A
.
Y
.
K
ha
l
e
d,
S
.
A
.
A
z
i
z
,
S
.
K
.
B
e
j
o
,
N
.
M
.
N
a
w
i,
I
.
A
.
S
e
m
a
n,
a
nd
D
.
I
.
O
nw
ude
,
“
E
a
r
l
y
de
t
e
c
ti
o
n
of
di
s
e
a
s
e
s
in
pl
a
nt
ti
s
s
ue
u
s
in
g
s
pe
c
t
r
o
s
c
o
p
y
–
a
ppl
ic
a
ti
o
ns
a
nd
li
mi
ta
ti
o
ns
,”
A
ppl
ie
d
Spe
c
tr
os
c
opy
R
e
v
ie
w
s
,
v
ol
.
53,
n
o
.
1,
pp.
36
–
64,
J
a
n.
20
18,
do
i:
1
0.
10
80
/0
57
04
92
8.
20
17
.1
35
25
10
.
[
2]
A.
J
a
f
a
r
,
N.
B
ib
i,
R.
A.
N
a
qv
i,
A.
S
a
de
ghi
-
N
ia
r
a
ki
,
a
nd
D.
J
e
o
ng,
“
R
e
vo
lu
ti
o
ni
z
in
g
a
gr
i
c
ul
tu
r
e
w
ith
a
r
ti
f
i
c
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
nc
e
:
pl
a
nt
di
s
e
a
s
e
de
te
c
ti
o
n
m
e
th
o
ds
,
a
ppl
ic
a
ti
o
ns
,
a
nd
th
e
ir
li
mi
ta
ti
o
ns
,”
F
r
ont
ie
r
s
in
P
la
nt
Sc
ie
nc
e
,
v
o
l.
15,
M
a
r
.
2024,
do
i:
1
0
.3
38
9/
f
pl
s
.
20
24
.1
35
62
60
.
[
3]
J.
M
a
,
K.
D
u,
F.
Z
h
e
ng,
L.
Z
ha
ng,
Z.
G
o
ng,
a
nd
Z.
S
un,
“A
r
e
c
o
gni
ti
o
n
me
th
o
d
f
o
r
c
u
c
umb
e
r
di
s
e
a
s
e
s
us
in
g
le
a
f
s
y
mpt
o
m
im
a
ge
s
ba
s
e
d
o
n
d
e
e
p
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k,”
C
om
put
e
r
s
a
nd
E
le
c
tr
oni
c
s
in
A
gr
ic
ul
tu
r
e
,
v
o
l.
154,
pp.
18
–
24,
N
ov
.
2
018,
do
i:
1
0.
10
16
/j
.c
o
mpa
g.
20
18
.0
8.
04
8.
[
4]
S.
Z
ha
ng,
S.
Z
ha
ng,
C.
Z
ha
ng,
X.
W
a
ng,
a
nd
Y
.
S
hi
,
“
C
uc
umbe
r
le
a
f
di
s
e
a
s
e
id
e
n
ti
f
i
c
a
ti
o
n
w
it
h
gl
o
ba
l
p
oo
li
ng
di
la
t
e
d
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
ne
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k,”
C
om
put
e
r
s
and
E
le
c
tr
oni
c
s
in
A
gr
ic
ul
tu
r
e
,
vo
l
.
162,
pp.
422
–
430,
J
ul
.
2019,
d
o
i:
10.1016
/j
.c
ompa
g.2019.03.012.
[
5]
M.
A.
K
ha
n,
T.
A
kr
a
m,
M.
S
ha
r
i
f
,
K.
J
a
v
e
d,
M.
R
a
z
a
,
a
nd
T.
S
a
ba
,
“
A
n
a
ut
oma
te
d
s
y
s
t
e
m
f
or
c
u
c
umb
e
r
le
a
f
di
s
e
a
s
e
d
s
p
o
t
d
e
t
e
c
ti
o
n
a
nd
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
us
in
g
i
mpr
ove
d
s
a
li
e
n
c
y
m
e
th
o
d
a
nd
de
e
p
f
e
a
tu
r
e
s
s
e
l
e
c
ti
o
n,”
M
u
lt
ime
di
a
T
ool
s
and
A
ppl
ic
at
io
ns
,
vo
l.
79,
no
.
25
–
26, pp. 18627
–
18656, J
ul
. 2020, d
o
i:
10.1007/s
11042
-
0
20
-
08726
-
8.
[
6]
P.
Z
ha
ng,
L.
Y
a
ng,
a
nd
D.
L
i,
“
E
f
f
i
c
i
e
nt
N
e
t
-
B4
-
R
a
nge
r
:
a
no
ve
l
m
e
th
o
d
f
or
gr
e
e
nh
o
us
e
c
u
c
umb
e
r
di
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gn
it
io
n
unde
r
na
tu
r
a
l
c
o
mpl
e
x
e
n
v
ir
o
n
me
nt
,”
C
om
put
e
r
s
and
E
le
c
tr
oni
c
s
in
A
gr
ic
ul
tu
r
e
,
vo
l.
176,
p.
105652,
S
e
p.
2
0
20,
do
i:
1
0.
10
16
/j
.c
o
mpa
g.
20
20
.1
05
65
2.
[
7]
Y
.
L
i,
Z
.
L
u
o
,
F
.
W
a
ng,
a
nd
Y
.
W
a
ng,
“
H
y
p
e
r
s
p
e
c
tr
a
l
le
a
f
im
a
ge
-
ba
s
e
d
c
u
c
umb
e
r
di
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gni
ti
o
n
us
in
g
th
e
e
x
t
e
n
de
d
c
o
ll
a
b
o
r
a
ti
ve
r
e
pr
e
s
e
nt
a
ti
o
n m
o
d
e
l
,”
Se
ns
or
s
,
vo
l.
20, n
o
. 14, p.
4045, J
ul
. 2020, do
i:
10.3390
/s
20144045.
[
8]
M
.
G
.
J
a
y
a
nt
hi
a
nd
D
.
R
.
S
ha
s
hi
kuma
r
,
“
C
uc
umbe
r
di
s
e
a
s
e
d
e
t
e
c
t
i
o
n
us
in
g
a
da
pt
iv
e
l
y
r
e
gul
a
r
is
e
d
k
e
r
n
e
l
-
ba
s
e
d
f
uz
z
y
C
-
m
e
a
n
s
a
nd
pr
o
ba
bi
li
s
ti
c
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
C
om
put
at
io
nal
V
is
io
n
and
R
obo
ti
c
s
,
vo
l.
10,
n
o
.
5,
p.
385,
20
20,
do
i:
1
0.
15
04
/I
J
C
V
R
.2
02
0.
10
93
90
.
[
9]
C.
L
iu
,
H.
Z
hu,
W.
G
u
o
,
X.
H
a
n,
C.
C
he
n,
a
nd
H.
W
u,
“
E
F
D
e
t
:
a
n
e
f
f
i
c
i
e
nt
d
e
t
e
c
t
i
o
n
me
th
o
d
f
o
r
c
u
c
u
mbe
r
di
s
e
a
s
e
unde
r
na
tu
r
a
l
c
o
mpl
e
x
e
n
v
ir
o
nm
e
nt
s
,”
C
om
put
e
r
s
a
nd
E
le
c
tr
oni
c
s
in
A
gr
ic
ul
tu
r
e
,
v
o
l.
189,
p.
106378,
O
c
t.
2
021,
do
i:
1
0.
10
16
/j
.c
o
mpa
g.
20
21
.1
06
37
8.
[
10]
J
.
K
ia
na
t,
M
.
A
.
K
ha
n,
M
.
S
ha
r
if
,
T
.
A
kr
a
m,
A
.
R
e
hma
n,
a
nd
T
.
S
a
ba
,
“
A
jo
in
t
f
r
a
m
e
w
or
k
of
f
e
a
tu
r
e
r
e
du
c
ti
o
n
a
nd
r
o
bus
t
f
e
a
tu
r
e
s
e
le
c
ti
o
n
f
or
c
uc
umb
e
r
l
e
a
f
d
is
e
a
s
e
s
r
e
c
o
gni
ti
o
n,”
O
pt
ik
,
vo
l.
2
40, p. 166566,
A
ug. 2021, do
i:
10.1016/j
.i
jl
e
o
.2021.166566.
[
11]
M
d
.
J.
M
ia
,
S.
K.
M
a
r
ia
,
S.
S.
T
a
ki
,
a
nd
A.
A.
B
is
w
a
s
,
“
C
uc
umb
e
r
di
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
us
in
g
ma
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
nd
tr
a
ns
f
e
r
l
e
a
r
ni
ng,”
B
ul
le
ti
n
of
E
le
c
tr
ic
al
E
ngi
ne
e
r
in
g
and
I
nf
o
r
m
at
ic
s
(
B
E
E
I
)
,
vo
l.
10,
n
o
.
6
,
pp.
3432
–
3443,
D
e
c
.
2021,
do
i:
10.11591/ee
i.
v
10i
6.3096.
[
12]
J.
Z
ha
ng, Y.
R
a
o
,
C
.
M
a
n,
Z
.
J
i
a
ng,
a
nd
S.
L
i,
“
I
de
nt
i
f
i
c
a
ti
o
n
of
c
u
c
umb
e
r
le
a
f
di
s
e
a
s
e
s
us
in
g
de
e
p
le
a
r
ni
ng
a
nd
s
ma
ll
s
a
mpl
e
s
iz
e
f
or
a
gr
i
c
ul
tu
r
a
l
I
nt
e
r
n
e
t
of
T
hi
ngs
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
D
is
tr
ib
ut
e
d
Se
ns
or
N
e
tw
or
k
s
,
vo
l.
17,
n
o
.
4,
p.
155014772110074,
A
pr
.
2021, do
i:
10.1177/155014772
11007407.
[
13]
J
.
K
a
in
a
t,
S
.
S
a
ji
d
U
ll
a
h,
F
.
S
.
A
lh
a
r
it
hi
,
R
.
A
lr
o
o
ba
e
a
,
S
.
H
us
s
a
in
,
a
nd
S
.
N
a
z
ir
,
“
B
le
nd
e
d
f
e
a
tu
r
e
s
c
la
s
s
i
f
i
c
a
ti
o
n
of
l
e
a
f
-
ba
s
e
d
c
u
c
umbe
r
di
s
e
a
s
e
us
in
g i
ma
g
e
pr
oc
e
s
s
in
g t
e
c
hni
qu
e
s
,”
C
om
pl
e
x
it
y
,
vo
l.
2021, n
o
. 1, J
a
n. 2021, do
i:
10.1155
/2
021/
9736179.
[
14]
C.
W
a
ng,
P.
D
u,
H.
W
u,
J.
L
i,
C.
Z
ha
o
,
a
nd
H.
Z
hu,
“A
c
u
c
umbe
r
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
s
e
ve
r
it
y
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
m
e
th
o
d
ba
s
e
d
on
th
e
f
us
io
n
of
D
e
e
p
L
a
bV
3+
a
nd
U
-
N
e
t,
”
C
om
put
e
r
s
and
E
le
c
tr
oni
c
s
in
A
gr
ic
ul
tu
r
e
,
v
o
l.
189,
p.
106373,
O
c
t.
2021,
do
i:
1
0
.1
01
6/
j
.c
o
mp
a
g
.2
02
1.
10
63
73
.
[
15]
M
.
A
ga
r
w
a
l,
S
.
G
upt
a
,
a
nd
K
.
K
.
B
is
w
a
s
,
“
A
ne
w
C
o
n
v
2D
m
o
d
e
l
w
it
h
m
o
d
i
f
i
e
d
R
e
L
U
a
c
t
i
v
a
ti
o
n
f
un
c
ti
o
n
f
or
id
e
nt
i
f
i
c
a
ti
on
of
di
s
e
a
s
e
t
y
pe
a
nd
s
e
v
e
r
it
y
in
c
u
c
umb
e
r
pl
a
nt
,”
Sus
ta
in
abl
e
C
om
put
in
g:
I
nf
or
m
at
ic
s
and
Sy
s
te
m
s
,
v
o
l.
30,
p.
100473,
J
un.
2
021,
do
i:
1
0.
10
16
/j
.s
u
s
c
o
m.
20
20
.1
00
47
3.
[
16]
S
.
Z
ha
ng
, X
.
W
u
,
Z
. Y
o
u, a
nd
L
.
Z
h
a
n
g,
“
L
e
a
f
im
a
ge
b
a
s
e
d
c
uc
u
mbe
r
d
i
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gn
it
io
n
u
s
in
g s
p
a
r
s
e
r
e
pr
e
s
e
nt
a
ti
o
n
c
l
a
s
s
if
ic
a
ti
o
n
,”
C
om
put
e
r
s
and E
le
c
t
r
oni
c
s
i
n A
gr
ic
ul
tu
r
e
, v
o
l.
134, pp. 135
–
1
41, M
a
r
. 2017, do
i:
10.1016/j
.
c
o
mpa
g.2017.01.014.
[
17]
N
.
H
us
s
a
in
e
t
al
.,
“
M
ul
ti
c
la
s
s
c
uc
umb
e
r
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
s
r
e
c
ogni
ti
o
n
us
in
g
be
s
t
f
e
a
tu
r
e
s
e
l
e
c
ti
o
n
,”
C
om
put
e
r
s
,
M
at
e
r
ia
l
s
and
C
ont
in
ua,
vo
l.
70, n
o
. 2, pp. 3281
–
3294, 2022, d
o
i:
10.32604/
c
mc
.2022.019036.
[
18]
C.
L
iu
,
C.
Z
ha
o
,
H.
W
u,
X.
H
a
n,
a
nd
S.
L
i,
“
A
D
D
L
ig
ht
:
an
e
ne
r
g
y
-
s
a
v
in
g
a
dde
r
ne
u
r
a
l
ne
tw
o
r
k
f
or
c
u
c
umb
e
r
di
s
e
a
s
e
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n,”
A
gr
ic
ul
tu
r
e
,
vo
l.
12, n
o
. 4,
p. 452, M
a
r
. 2022, d
o
i:
10.3390/agr
ic
ul
tu
r
e
12040452.
[
19]
N.
S
ul
ta
n
a
,
S
.
B.
S
ho
r
if
,
M
.
A
k
te
r
,
a
n
d
M.
S.
U
d
di
n
,
“
C
uc
u
mbe
r
d
i
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gn
it
io
n
d
a
t
a
s
e
t,
”
M
e
nd
e
l
e
y
D
at
a,
v
o
l.
10
, p.
y
6d
3z
6f
8z
9,
2
0
22
.
[
20]
J.
V
.
T
e
mbhu
r
ne
,
S
.
M.
G
a
jb
hi
y
e
, V
.
R.
G
a
nna
r
pw
a
r
,
H
.
R
.
K
h
a
nda
it
, P
.
R.
G
oy
da
ni
, a
nd
T.
D
iwa
n, “
P
la
nt
di
s
e
a
s
e
d
e
t
e
c
t
i
o
n
u
s
in
g
de
e
p
le
a
r
n
in
g
ba
s
e
d
M
o
bi
le
a
ppl
i
c
a
ti
o
n,”
M
ul
t
ime
di
a
T
ool
s
and
A
ppl
ic
at
io
ns
,
vo
l.
82,
n
o
.
18,
pp.
27365
–
27390,
J
ul
.
2023,
do
i:
1
0.
10
07
/
s
1
10
42
-
02
3
-
1
45
41
-
8.
[
21]
S.
N
a
ndhi
ni
a
nd
K.
A
s
ho
k
kuma
r
,
“
A
n
a
ut
o
ma
ti
c
pl
a
nt
le
a
f
di
s
e
a
s
e
id
e
nt
i
f
i
c
a
ti
o
n
us
in
g
D
e
ns
e
N
e
t
-
121
a
r
c
hi
t
e
c
tu
r
e
w
it
h
a
mut
a
ti
o
nba
s
e
d
he
n
r
y
ga
s
s
o
lu
bi
l
it
y
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n
a
lg
or
it
hm,”
N
e
ur
al
C
om
put
in
g
and
A
ppl
ic
at
io
ns
,
vo
l.
34,
n
o
.
7,
pp.
5513
–
5
534,
A
pr
.
2022,
do
i:
10.1007
/s
00521
-
021
-
0
6714
-
z.
[
22]
A
.
U
.
R
uby
,
J
.
G
.
C
.
C
ha
ndr
a
n,
B
.
N
.
C
ha
it
ha
ny
a
,
T
.
J
.
S
.
J
a
i
n,
a
nd
R
.
P
a
ti
l,
“
W
he
a
t
le
a
f
di
s
e
a
s
e
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
us
in
g
mo
di
f
ie
d
R
e
s
N
e
t5
0
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
ne
tw
or
k
m
o
d
e
l,
”
M
ul
t
ime
di
a
T
ool
s
and
A
ppl
ic
at
io
ns
,
vo
l.
83,
n
o
.
23,
pp.
62875
–
62893,
J
a
n
.
2024, do
i:
10.1007/s
11042
-
023
-
18049
-
z.
[
23]
S
.
R
.
S
ha
h,
S
.
Q
a
dr
i,
H
.
B
ib
i,
S
.
M
.
W
.
S
ha
h,
M
.
I
.
S
ha
r
i
f
,
a
nd
F
.
M
a
r
in
e
ll
o
,
“
C
o
mpa
r
in
g
I
n
c
e
pt
i
o
n
V
3,
V
G
G
16,
V
G
G
19,
C
N
N
,
a
nd
R
e
s
N
e
t
50:
A
c
a
s
e
s
tu
d
y
o
n
e
a
r
l
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n
of
a
r
ic
e
di
s
e
a
s
e
,”
A
gr
onomy
,
vo
l.
1
3,
n
o
.
6,
p.
1633,
J
un.
20
23,
do
i:
1
0.
33
90
/a
gr
o
no
m
y
13
06
16
33
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
SN
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
39
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
20
25
:
554
-
563
562
[
24]
J.
P
a
ndi
a
n,
V.
K
uma
r
,
O.
G
e
ma
n,
M.
H
na
ti
u
c
,
M.
A
r
i
f
,
a
nd
K.
K
a
n
c
ha
na
de
v
i,
“
P
la
nt
di
s
e
a
s
e
de
t
e
c
ti
o
n
us
in
g
d
e
e
p
c
o
n
vo
lu
t
i
ona
l
ne
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k,”
A
ppl
ie
d Sc
ie
nc
e
s
,
vo
l.
12, n
o
. 14, p. 6982, J
ul
.
2022, do
i:
10.3390/app121469
82.
[
25]
W
.
B
.
D
e
mi
li
e
,
“
P
la
nt
di
s
e
a
s
e
de
t
e
c
ti
o
n
a
nd
c
la
s
s
if
ic
a
ti
o
n
te
c
h
ni
que
s
:
a
c
o
mpa
r
a
ti
ve
s
tu
d
y
of
th
e
pe
r
f
o
r
ma
n
c
e
s
,”
J
our
nal
of
B
ig
D
at
a,
vo
l.
11, n
o
. 1, p. 5, J
a
n. 2024, doi:
10.1186/s
40537
-
023
-
0
0863
-
9
.
AP
P
E
ND
I
X
F
i
gur
e
3.
A
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
l
o
s
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
we
e
n
th
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
DC
NN
m
o
d
e
l
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
C
ompar
ati
v
e
s
tudy
of
de
e
p
lear
ning
appr
oac
he
s
f
o
r
c
uc
umbe
r
dis
e
a
s
e
…
(
Supr
e
e
tha
Shivar
aj
)
563
F
i
gur
e
3.
A
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
l
o
s
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
we
e
n
th
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
DC
NN
m
o
d
e
l
s
(
C
on
t
in
ue
d
)
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
Su
preet
h
a
Shi
v
a
ra
j
i
s
a
re
s
e
ar
c
h
s
c
h
o
l
ar
i
n
t
h
e
D
e
p
a
rt
m
en
t
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
c
e
an
d
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
,
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
o
f
V
i
s
v
e
s
w
ara
y
a
Co
l
l
eg
e
o
f
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
B
en
g
a
l
u
r
u
,
I
n
d
i
a
.
Sh
e
co
m
p
l
e
t
ed
h
e
r
m
as
t
e
r’s
i
n
e
n
g
i
n
ee
ri
n
g
i
n
Co
m
p
u
t
er
N
e
t
w
o
rk
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
at
t
h
e
O
x
fo
rd
Co
l
l
eg
e
o
f
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
B
en
g
a
l
u
r
u
,
I
n
d
i
a.
C
o
m
p
l
e
t
ed
h
er
Bac
h
el
o
r’s
i
n
Co
m
p
u
t
e
r
S
ci
e
n
ce
a
n
d
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
fr
o
m
G
o
v
e
rn
men
t
Sri
K
r
i
s
h
n
a
Raj
e
n
d
ra
Si
l
v
e
r
J
u
b
i
l
ee
T
ecn
o
l
o
g
i
c
a
l
In
s
t
i
t
u
t
e
,
Be
n
g
al
u
ru
,
In
d
i
a.
C
u
rren
t
l
y
,
s
h
e
i
s
a
p
art
t
i
me
re
s
e
ar
c
h
s
c
h
o
l
ar
p
u
rs
u
i
n
g
t
h
e
s
p
eci
al
i
zat
i
o
n
“
E
ffi
c
i
en
t
D
ee
p
L
e
ar
n
i
n
g
T
ech
n
i
q
u
e
fo
r
Pl
a
n
t
L
e
af
D
i
s
e
as
e
D
e
t
ec
t
i
o
n
”.
H
e
r
s
u
b
j
ec
t
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
c
l
u
d
e
art
i
fi
ci
al
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
,
m
a
c
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
,
d
ee
p
l
e
arn
i
n
g
,
c
o
m
p
u
t
e
r
n
e
t
w
o
r
k
s
an
d
d
at
a
p
ri
v
acy
.
S
h
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
ai
l
:
s
u
p
ree
t
h
a.
s
3
1
9
1
@
g
m
ai
l
.
co
m
.
M
a
n
j
ul
a
Sunk
a
da
k
a
tte
Ha
l
a
da
ppa
cu
rr
e
n
t
l
y
a
p
ro
fe
s
s
o
r
i
n
t
h
e
D
e
p
art
me
n
t
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
an
d
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
V
i
s
v
e
s
v
ara
y
a
C
o
l
l
e
g
e
o
f
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
Ban
g
al
o
r
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
B
en
g
a
l
u
r
u
,
h
as
e
s
t
ab
l
i
s
h
ed
h
e
rs
e
l
f
as
a
p
ro
m
i
n
e
n
t
f
i
g
u
re
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
.
H
o
l
d
i
n
g
a
B.
E
.
,
M.
T
ec
h
.
,
a
n
d
P
h
.
D
.
,
i
n
C
o
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
an
d
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
.
S
h
e
h
as
h
o
n
e
d
h
e
r
e
x
p
e
rt
i
s
e
i
n
c
o
m
p
u
t
e
r
n
e
t
w
o
rk
s
,
w
i
r
el
e
s
s
s
e
n
s
o
r
n
e
t
w
o
rk
s
,
d
at
a
mi
n
i
n
g
,
c
l
o
u
d
co
m
p
u
t
i
n
g
,
art
i
fi
ci
al
i
n
t
e
l
l
i
g
e
n
ce
,
m
a
ch
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
,
an
d
f
e
d
e
rat
ed
l
e
arn
i
n
g
.
W
i
t
h
an
i
m
p
r
e
s
s
i
v
e
t
rack
rec
o
r
d
,
s
h
e
h
as
au
t
h
o
red
6
9
j
o
u
r
n
al
s
,
p
re
s
e
n
t
e
d
7
2
c
o
n
f
e
r
e
n
ce
p
ap
e
rs
,
h
o
l
d
s
5
p
a
t
e
n
t
s
,
an
d
h
as
c
o
n
t
ri
b
u
t
ed
4
b
o
o
k
ch
ap
t
e
rs
w
h
i
l
e
p
u
b
l
i
s
h
i
n
g
4
b
o
o
k
s
,
s
h
o
w
i
n
g
h
e
r
p
ro
f
i
l
e
a
n
d
d
i
v
e
rs
e
c
o
n
t
ri
b
u
t
i
o
n
s
t
o
t
h
e
a
c
a
d
em
i
c
a
n
d
t
ech
n
o
l
o
g
i
c
al
co
mmu
n
i
t
y
.
A
d
d
i
t
i
o
n
a
l
l
y
,
D
r.
Ma
n
j
u
l
a
i
s
c
u
rr
en
t
l
y
a
r
e
s
p
ec
t
ed
mem
b
e
r
o
f
t
h
e
E
x
ec
u
t
i
v
e
Co
u
n
c
i
l
an
d
h
as
s
e
rv
ed
as
a
fo
r
me
r
mem
b
e
r
o
f
t
h
e
A
c
ad
emi
c
S
e
n
at
e
at
V
T
U
B
e
l
ag
a
v
i
.
Sh
e
c
an
b
e
co
n
t
ac
t
ed
at
em
ai
l
:
s
h
m
an
j
u
l
a@
g
m
ai
l
.
c
o
m
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.