I n t e r n at ion al   Jou r n a l   of   I n f o r m at ics   an d   Com m u n icat ion   T e c h n ol ogy  ( I J - I CT )   Vo l .   14 ,   N o .   3 ,  De c e m b e r   20 25 ,   pp.   950 ~ 959   I S S N:  2252 - 8776 ,  DO I :  10 . 11591/i ji c t . v 14 i 3 . pp 95 0 - 959             950       Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij ict . iaes c or e . c om   A n  ar t ific ia l  in t e ll ig e n t  sy st e m  f or  c ot t on  l e a f  d is e ase  d e t e c t io n       P r iyan k a  Ni l e s h   Jad h av 1 ,   P r agat i  P r as h an t   P at il 2 ,   Nit e s h   S u r e j a 3 ,   Nan d in i   Chau d h ar i 4 ,   Hel i  S u r e j a 5   1 D e pa r tm e nt   of  C o mpu te r  S c ie n c e  a nd E ngi n e e r in g, R a ja r a mba pu I ns ti tu te   of   T e c hn o l o g y ,  S a kha r a le ,    S hi v a ji  U ni ve r s it y ,  K o lh a pur ,  I ndi a   2 D e pa r tm e nt   of  C o mpu te r  S c ie n c e  a nd E ngi n e e r in g - A I M L , R a ja r a mba pu I ns ti tu te   of   T e c hn o l o g y , S a kha r a l e ,    S hi v a ji  U ni ve r s it y ,  K o lh a pur ,  I ndi a   3 D e pa r tm e nt   of  C o mpu te r  S c ie n c e  a nd E ngi n e e r in g,  K r is hna  S c hoo l  of   E m e r gi ng  T e c hn o l o g y  a nd A ppl i e d R e s e a r c h,    D R S . K ir a n a nd P a ll a v i  P a t e l  G l o ba l  U ni v e r s it y , V a d o da r a ,  G uj a r a t,  I ndi a   4 D e pa r tm e nt   of  I n f or ma ti o n  T e c hn o l o g y ,  K r is hna  S c h oo l  of  E m e r gi ng  T e c hn o l o g y  a nd A ppl i e d R e s e a r c h,    D R S . K ir a n a nd P a ll a v i  P a t e l  G l o ba l  U ni v e r s it y , V a d o da r a ,  G uj a r a t,  I ndi a   5 D e p e r tm e nt   of  c o mpu te r  & da ta  s c i e nc e ,  T a gl ia te la  C o ll e ge   of   E ngi ne e r in g, U ni ve r s it y   of  N e w   H a ve n, C T , U ni t e d S ta t e s       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  No v   27,   2024   R e vi s e d  J u n   17,   2025   A c c e pt e d  J u l   1,   2025       T h i s   s t u d y   ai m s   t o   d ev e l o p   a   d ee p   l e arn i n g - b as e d   s y s t em  fo r   t h e   d e t ec t i o n   an d   cl as s i fi c at i o n   o f  d i s e as e s   i n   c o t t o n   l e a v e s ,   w i t h   t h e  g o al   o f   ai d i n g   i n   e arl y   d i ag n o s i s   an d   d i s e as e   m an a g eme n t ,   t h e r e b y   e n h an c i n g   a g ri cu l t u ra l   p ro d u c t i v i t y   i n   In d i a.   T h e   s t u d y   u t i l i z e s   a  d at as e t   o f   co t t o n   l e af  i m ag e s ,   c l as s i fi ed   i n t o   fo u r  c at e g o ri e s :   Fu s ari u m   w i l t ,   Cu r l   v i r u s ,   Bac t e r i al   b l i g h t ,   an d   H e a l t h y   l e av e s .   T h e   d at as e t   i s   u s e d   t o   t rai n   an d   ev al u at e   v ari o u s   CN N   mo d e l s   s u ch   as   b as i c   C N N ,   V G G 1 9 ,   X ce p t i o n ,   I n ce p t i o n V 3 ,   a n d   R e s N e t 5 0 .   T h e s e   mo d el s   w e r e   e v a l u at e d   o n   t h ei r  a cc u ra cy   i n   i d en t i f y i n g   t h e   p re s en ce  o f  d i s e as e s   a n d   c l as s i f y i n g   co t t o n   l e af   i m a g e s   i n t o   t h e  r e s p ec t i v e  c at eg o r i e s .   T h e   m o d e l s   w e r e   t rai n e d   u s i n g   s t an d ar d   d ee p   l e ar n i n g   fra mew o rk s   an d   o p t i mi zed   f o r  h i g h   p e rf o r m an c e.   T h e   r e s u l t s   i n d i cat e d   t h at   R e s N e t 5 0   ac h i e v ed   t h e  h i g h e s t   a cc u ra cy   o f  1 0 0 % ,   f o l l o w ed   b y   In ce p t i o n V 3   w i t h   9 8 . 7 5 % ,   an d   V G G 1 9   an d   X ce p t i o n   b o t h   w i t h   9 7 . 5 0 % .   T h e  b as i c  CN N   mo d e l   s h o w e d   an   a cc u ra cy   o f  9 6 . 2 5 % .   T h e s e  m o d e l s   d emo n s t rat e d   s t ro n g   p o t e n t i al   fo r   a cc u rat e   mu l t i - cl as s   c l as s i fi c at i o n   o f   c o t t o n   l e af   d i s e as e s .   T h i s   s t u d y   em p h as i z e s   t h e  p o t en t i al   o f  d ee p   l e arn i n g   i n   a g ri c u l t u ral   d i ag n o s t i c s .   Fu t u re  r e s e ar c h   c an   fo cu s   o n   i m p ro v i n g   mo d el   r o b u s t n e s s ,   i n co rp o rat i n g   l arg e r   d at as e t s ,   an d   d e p l o y i n g   t h e  s y s t em  fo r   r e al - t i me  fi el d   u s e   t o   as s i s t   farme rs   i n   d i s e as e   m a n ag emen t   an d   i m p ro v i n g   co t t o n   p ro d u c t i o n .   K e y w o r d s :   C o n v o l ut i o n   n e ur a l   n e t wo r k   C ott o n   l e a f   d i s e a s e   K e r a s   M A T L A B   T e n s o r f l o w   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 :   N i t e s h   S ur e j a   De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e n c e   a n d  E n g i ne e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i ne e r i ng  a n d  T e c hn o l o g y   Dr s .   Ki r a n   a n d  P a l l a vi   P a t e l   G l o b a l   U ni ve r s i t y   Va do da r a ,   Guj a r a t ,   I n d i a   E m a i l :  nm s ur e j a @ g m a il . c o m       1.   I NT RODU C T I ON   A gr i c u l t ur e   i s   t h e   ba c k b o n e   o f   I n d i a ,   b ut   a dv a nc e d  t e c h n o l o g y   ha s   y e t   n ot   b e e n   e x p l o r e d  i n   t h e   de v e l o p m e n t   o f   a gr o n o m y ,   a n d  t h e r e   a r e   m a ny   p r o bl e m s   i n   qua li t y   a n d  pr o duc t i o n   due   to  v a r i o us   di s e a s e s   a n d  pe s t s   [ 1] ,   [ 2] .   I n d i a   pr o duc e s   o v e r   445  kg  o f   c ott o n   pe r   h e c t a r e .   I n di a   ha s   t h e   d i s t i n c t i o n   o f   h a vi ng  t h e   l a r ge s t   a r e a   un d e r   c ott o n   c u l t i v a t i o n   w i t h   a r o un d  37%   o f   t h e   r e s t   o f   t h e   wo r l d,   m a k i ng  i t   t h e   l a r ge s t   c ott o n  m a n u f a c t ur e r   i n   t h e   wo r l d.   I n   pa r t i c u l a r ,   t h e   s y s t e m   i s   a im e d  a t   f a r m e r s   i n  t h e   a gr i c u l t ur a l   i ndu s t r y .   C ott o n   i s   a n   im po r t a n t   c a s h   c r o p  a n d  f i be r   f o r   I n d i a ’ s   i n du s t r i a l   a n d  a gr i c u l t ur a l   e c o n o m i e s .   I t   gi v e s   t h e   c o tt on   t e x t i l e   i ndus t r y   i t s   m a i n  r a w  m a t e r i a l   ( c o tt o n   f i be r ) .   A   tot a l   o f   s i x  mi ll i o n   I n d i a n   f a r m e r s   m a k e s   t h e i r   li v i ng  f r o m   c ott o n ,   a n d  40 – 50  m il li o n   pe o p l e   wo r k  i n   c o tt o n   pr o c e s s i n g  a n d  t r a de .   T h e   tot a l   a m o un t   o f   c ott o n   pr o duc e d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       A n  ar ti f icial  int e ll igent  s y s tem   f or   c ott on  lea f  dis e as e   de tec ti on   ( P r iyank a  J adhav )   951   i n  I n d i a   i n  2021 – 2022  wa s   34. 1  m il li o n   b a l e s   ( b a l e s   o f   170  kg  e a c h ) .   W i t h   8. 516  m il l i o n   b a l e s   o f   t h e   c o un t r y ' s   o v e r a ll   o ut pu t,   Guj a r a t   ge n e r a t e s   t h e   m o s t   c ott o n   i n   I n d i a ' s   C e n t r a l   Z o n e   w hi c h   i nc l ude s   t h e   s t a t e s   o f   M a ha r a s h t r a ,   M a dhy a   P r a de s h ,   a n d  ot h e r s .   S a ur a s h t r a ,   wi t h   f a r m e r s   i n   Am r e li   t h e   bi gge s t   c ott o n   d i s t r i c t   i n  Gu j a r a t ,   a c c o un t s   f o r   a r o un d  s e v e n t y   pe r c e n t   o f   t h e   c r o p   i n   t h e   s t a t e .   T h e   V i d a r bh a   d i s t r i c t s   o f   Ya va t a m a l ,   B u l d h a n a ,   Ako l a ,   Am r a v a t i ,   Na gpur ,   W a s him ,   a n d  W a r d h a   a r e   M a h a r a s h t r a ' s   bi gge s t   a r e a s   o f   c ott o n   pr o duc t i o n .   C o m pr i s i ng  s t a t e s   i nc l ud i n g  T a m il   Na du,   K a r n a t a ka ,   a n d   An d h r a   P r a de s h ,   t h e   S o u t h e r n   Z o n e   r a n k s   s e c o n d  a m o n g  a ll   t h e   c o tt o n   gr o we r s   wor l dw i de .   W i t h   t h e   hi g h e s t   c ott o n   i n   t h e   S o u t h e r n   Z o n e ,   T e l a n ga n a   r a n ks   t hi r d  n a t i o n a ll y   a m o n g  a ll   s t a t e s   a t   6 . 587  m i ll i o n   b a l e s .   T h e   c ott o n   t e x t i l e   i ndus t r y   e m p l o y s   t h e   s e c o n d - hi g h e s t   n u m b e r   o f   p e o p l e   i n   t h e   c o un t r y ,   be hi n d  a gr i c u l t ur e .   I t  a l s o   h a s   a   s ubs t a n t i a l   e x po r t  m a r ke t   a n d  pr o vi de s   a   l i v i ng  f o r   a n   e s t i m a t e d  6. 5   m il li o n   c ott o n   gr o we r s .   B e s i de s ,   a l l   t h e s e   c o tt o n   di s e a s e s   a r e   s t i l l   a   bi g   t h r e a t   to   t h e   y i e l d  o f   c o tt o n .   P e s t s ,   we e ds ,   a n d  d i s e a s e s   c a u s e   a   l o s s   o f   15%   t o   25%   o f   pot e n t i a l   c r o p  p r o duc t i o n   i n  I n d i a .   I n d i a 's   a gr i c u l t ur e   f a c e s   c h a ll e n ge s   f r o m   e x t r e m e   we a t h e r   e v e n t s ,   i n c l ud i ng  un pr e d i c t a bl e   m o n s o o n s ,   i n t e ns e   h e a t   wa v e s ,   we a t h e r   a n o m a li e s ,   a n d  e nvi r o nm e n t a l   da m a g e .   T h e   m a j o r i t y   o f   d i s e a s e s   w e r e   f o un d  o n   t h e   l e a v e s   o f   c ott o n ,   a b o u t  8 0 – 90% .   Obs e r vi ng  d i s e a s e   a n d  pe s t   o u t b r e a ks   i n   c o tt o n   wi t h   b a r e   e y e s   c a n   b e   d i f f i c u l t .     I n   p a r ti c ul a r ,   th i s   r e s e a r c h   i s   a i m e d   a t  f a r m e r s   i n   th e   a g r i c ul tu r a l   i n d us tr y .   T h i s   r e s e a r c h   e n a b l e s   f a r m e r s   t o   d e te c t   d i s e a s e s   on   c o t t on   l e a v e s   e a r l y   a n d   tr e a t   t h e m   a c c or di n gl y .   A s   a   r e s ul t  of   th i s ,   f a r m e r s   c a n   e a r n   m or e   p r of i t  b y   i n c r e a s i n g   e f f i c i e n c y   a n d   p r od u c ti on .   W i th   th e   h e l p   of   c on v o l u t i on a l   n e u r a l   n e tw o r k s ,   th i s   r e s e a r c h   d e v e l ops   a   m od e l   f or   i d e n t i f y i n g   c o t t on   l e a f   di s e a s e s .   T h e   m od e l   a l s o  p r ov i de s   s u g g e s t i on s   t o  f a r m e r s   f or   tr e a ti n g   th e   d i s e a s e s .   D r u g   d e a l e r s   wi l l   a l s o  a b l e   to   p r ov i d e   th e   a p p r op r i a te   p e s ti c i de s   a n d   i n s e c t i c i d e s   to   f a r m e r s   i n   ti m e .   Us i n g  m a c hi ne   l e a r ni ng  f o r   c ott o n   di s e a s e   de t e c t i o n   h a s   s e v e r a l   a d v a n t a ge s ,   i n c l ud i ng  hi g he r   a c c ur a c y   r a t e s ,   f a s t e r   de t e c t i o n ,   a n d  c o s t - e f f e c t i v e n e s s .   F o r   i n s t a n c e ,   a   s t udy   de ve l o pe d  a   T e ns o r F l o w   m a c hi ne   l e a r ni ng  m o de l   t o   de t e c t   b o l l   r ot   a n d  f u n ga l   l e a f   s po t   di s e a s e s   i n  c o tt o n ,   a c hi e vi ng  a n   a c c ur a c y   o f   90%   [ 3] .   A n o t h e r   s t udy   a n a ly z e d  v a r i o us   m a c hi ne - l e a r ni ng  a l go r i t hm s   o f   s e g m e n t a t i o n ,   de t e c t i o n ,   a n d   c l a s s if i c a t i o n   t e c hni que s   t o   i de n t i f y   c o tt o n   d i s e a s e s   a n d  f o u n d  t h a t   m a c hi ne   l e a r ni ng  a l go r i t hm s   o ut p e r f o r m e d   t r a di t i o na l   m e t h o ds   i n   t e r m s   o f   a c c ur a c y   a n d  e f f i c ien c y   [ 4] .     Ho we v e r ,   t h e r e   a r e   a l s o   s o m e   d i s a d v a n t a ge s   to  us i n g  m a c hi ne - l e a r ni ng  f o r   c ott o n   di s e a s e   de t e c t i o n ,   s uc h   a s   t h e   n e e d  f o r   l a r ge   a m o un t s   o f   da t a   to  t r a i n   t h e   m o de l s ,   t h e   p ot e n t i a l   f o r   o v e r f i t t i n g,   a n d  t h e   r e qu i r e m e n t   f o r   t e c hni c a l   e x pe r t i s e   t o  de v e l o p  a n d  m a i n t a i n   t he   m o de l s .   A dd i t i o n a ll y ,   s o m e   s t udi e s   h a ve   n o t e d  t h e   l a c k  o f   s u i t a bl e   da t a s e t s   o f   c ott o n   d i s e a s e s   a n d  pe s t s   w i t h   c o m p l e x   b a c kgr o un ds ,   whi c h   c a n   li mi t   t h e   e f f e c t i v e n e s s   o f   m a c hi ne - l e a r ni ng  m o de l s   [ 5] ,   [ 6] .   T h e r e f o r e ,   whi l e   m a c hi ne - l e a r ni ng  h a s   s h o wn   pot e n t i a l   i n   im pr o vi n g  c o tt o n   di s e a s e   de t e c t i o n ,   i t   i s   i m p o r t a n t  to  c o n s i d e r   b ot h   t h e   a dv a n t a ge s   a n d  d i s a d v a n t a ge s   b e f o r e   i m p l e m e n t i n g  t h e s e   m o de l s   i n   pr a c t i c e .   T hi s   s t udy   a i m s   t o  de v e l o p  a   di s c r i mi na t i v e   m o de l   f o r   c ott o n   l e a f   d i s e a s e s   us i ng  d i f f e r e n t   de e p  l e a r ni ng m o de ls   l i ke   ba s i c   C N N,   VG G19,   Xc e pt i o n ,   I n de pt i o nV3,   a n d   R e s Ne t 50.   Di s e a s e s   de t e c t e d  a r e – F us a r i u m   w il t ,   B a c t e r i a l   B li g h t ,   a n d  C ur l   v i r u s .   T h e   r e m a i n i ng  wo r k  i s   a r r a n ge d  a s   f o l l o w s .   S e c t i o n   2  o f f e r s   a n   o v e r vi e w  o f   s o m e   r e c e n t l y  c o n duc t e d  r e s e a r c h   a im e d  a t   t h e   i de n t i f i c a t i o n   o f   c o tt o n   di s e a s e s   i n  li t e r a t ur e .   S e c t i o n   3  pr e s e n t s   w i t h  a ppr o a c h   a pp l i e d  i n   t hi s   s t ud y .   S e c t i o n   4  o f f e r s   t h e   f i nd i ngs   t o ge t h e r   wi t h   a n   a n a ly s i s   gr o un de d  o n   t h e m .   T h e   pa pe r   e n ds   f i na ll y   i n   t h e   s e c t i o n   o n   c o n c l us i o n s .       2.   L I T E RA T UR E   RE VI E W   Z h a n g   e t   al .   [ 7 ]   p r e s e n t e d   a   de e p   l e a r ni n g   t e c h ni qu e   ( C NN )   to  a n a l y z e   a n d   de tec t  c ott on   l e a f   di s e a s e   a n d   e s t i m a t e   c ott on   qu a l i t y .   H e   us e d   C NN   m o de l   i n  hi s   r e s e a r c h .   I n   t hi s ,   th e   us e r   upl o a ds   a   di g i ta l   i m a ge   o f   l e a f   to  s ta r t  i m a ge   p r oc e s s i n g  a n d   i n   tu r n   d e t e c t i n g  d i s e a s e   us i n g   C NN .   T h e   p r op o s e d   m e t h od   w a s   9 9 . 6 7 %   e f f e c t i v e .   S i n gh   e t   a l .   [ 8 ]   p r e s e n te d   a n   a p p r oa c h   f or   c o t t on   di s e a s e s   p r e di c t i on   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g .   T h i s   s tu dy   u s e d  a   b a l a n c e d   d a ta s e t  w i th   2 2   l e a f   di s e a s e   t y p e s .   T h e   p r op os e d   m od e l   w a s   e v a l ua te d   on   th e   d a ta s e t   u s i n g   s e v e r a l   m od e l s   wh e r e   C N N   a c h i e v e s   a n   a c c u r a c y   o f   9 9 . 3 9 %   a n d   l e s s   c om p u ta ti on a l   t i m e   ou tp e r f or m i n g   a l l   oth e r   m od e l s .   K o t i a n   e t  al.   [ 9]   p r e s e n t e d  a n d  a ppr o a c h   w hi c h   c o m bi ne s   T r a n s f e r   l e a r ni ng  ( R e s N e t 50)   a n d  K NN   m a c hi ne   l e a r ni ng  a l go r i t hm s   f o r   c ott o n   l e a f   d i s e a s e s   de t e c t i o n .   T hi s   m e t h o d  us e s   R E S NE T 50  to   s e pa r a t e s   h e a l t hy   a n d  unh e a l t hy   l e a v e s   w i t h   a n   a c c ur a c y   o f   95%   o u t  pe r m i ng  KN N  whi c h   a c hi e v e d  86%   a c c ur a c y .   I n  t hi s   wo r k,   t w o  di s e a s e s   a r e   i de n t i f i e d:  B a c t e r i a l   bli gh t   a n d  c ur l   d i s e a s e .   S i t h a r a m   e t  al.   [ 10]   p r e s e n t e d  a   m e t h o d  f o r   c ott o n   l e a f   d i s e a s e   de t e c t i o n   t h a t   w o r ks   o n   hy b r i d   da t a s e t  whi c h   c o m pr o m i s e s   o f   i m a ge s   f r o m   t h e   K a gg l e   da t a s e t  a n d  r e a l - t i m e   i m a ge s .   De e p  l e a r ni ng   m o de l s   VG G16  a n d  VG G19  a r e   a pp li e d   o n   t hi s   hy br i d  d a t a s e t   f o r   di s e a s e   d e t e c t i o n   o f   c o tt o n   l e a ve s .   A   s ys t e m a t i c   c o m pa r i s o n   o f   t h e   VG G16  a n d  VG G19  m o de l s   r e v e a l s   t h e i r   f u n c t i o n a l   d if f e r e n c e s   i n   d i s e a s e   d e t e c t i o n .   VG G16  a n d  VG G19  ha s   a c hi e v e d  a c c ur a c y   o f   94 %   a n d  95% .   B i s h s h a s h   e t  al.   [ 11]   pr e s e n t e d  a n   i n c l us i ve   a n a ly s i s   o f   c o tt o n   di s e a s e   de t e c t i o n   us i ng  de e p  l e a r ni ng   m e t h o ds .   T h e y   tr a i ne d  a n d  e v a l ua t e d  s e v e r a l   C NN   m o de l s   o n   a   da t a s e t  whi c h   i s   de r i v e d  by   t h e m s e l v e s .   T h e i r   r e s u l t s   de m o ns t r a t e d  t h a t  t h e   I n c e pt i o n   V3  m o de l   pe r f o r m s   we ll   a c hi e vi ng  a n   a c c ur a c y   o f   96. 03% .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   14 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 25 :  950 - 959   952   C h o pda   e t  al .   [ 12 ]   us e d  de c i s i o n   tr e e   c l a s s if i e r s   to  f i nd  d i s e a s e s .   T r y   a ddr e s s i ng  s m a r t   f a r m i ng  us i ng   m a c hi ne   l e a r ni ng.   T h e y   h a v e   t a ke n   i n t o   a c c o u n t   v a r i a bl e s   li ke   s o i l   m o i s t ur e   a n d  t e m pe r a t ur e .   P o i n t s   i nc l ud i ng  im a ge   pr o c e s s i ng,   m a c hi ne   l e a r ni ng,   a nd  n e ur a l   n e t w o r ks   we r e   hi g hli g h t e d  i n   t h e   pa pe r ’ s   s e c t i o n  o n   t h e   e xi s t i n g  s y s t e m s .   Di a gr a m s   o f   t h e   s ugge s t e d  s y s t e m   a n d  h a r dwa r e   a r c hi t e c t ur e   a r e   a l s o   i n c l u de d.   T h e   wr i t e r s   n ot e d  t h a t  t h e y   w il l   b e   c o n c e n t r a t i n g  on   c r e a t i n g  a n   An dr o i d  a pp l i c a t i o n   i n   t h e   f ut ur e   i n   t h e   co n c l u s i o n   s e c t i o n .   J e ni f a   e t  al.   [ 13 ]   i m p l e m e n t e d  de e p  n e ur a l   n e t wo r ks .   B y   us i ng  i m a ge   pr o c e s s i n g  to  f i nd  pa tt e r n s ,   t h e   d i s e a s e   i s   r e c o gni z e d.   T h o s e   a r e   B a c t e r i a l   bli g ht  a n d  T a r ge t   s p ot   a s   t h e   m o s t   c o m m o n   d i s e a s e s .   T h e n  C e r c o s por a   a n d  As c o c hy t a   bli g h t   a s   ot h e r   d i s e a s e s   w i t h   He a l t hy   a s   t h e   n o n - a f f e c t e d  c a t e g o r y .   96%   a c c ur a c y   i s   t h e   a v e r a ge .   I m a ge s   a r e   d o wn s i z e d  to  512*512   pi x e l s   w hi l e   pr o c e s s i n g.   T h e r e   a r e   t h r e e   t y p e s   o f   l e a r ni ng  pr o c e s s e s :  s upe r vi s e d,   un s upe r vi s e d,   a n d  s e m i - s up e r vi s e d.   E x e c ut i o n   i s   i n   M A T L AB .   B e c a us e   t h e y   r e s e m b l e   o n e   a n o t h e r   b ut  h a v e   d i f f e r e n t   di s e a s e s   un t i l   l e a v e s   a r e   c a t e gor i z e d  i n c o r r e c t l y .   F ut ur e   i m pr o v e m e n t   a u t h o r s   c o n c e n t r a t e   o n   gr o wi n g  da t a   i m a ge s   a n d  a ddr e s s i n g  m o r e   d i s e a s e s .   Ha s s a n   e t  al.   [ 14]   us e d  t h e   P y t h o n   a n d  K e r a s   pa c k a ge s   to   c r e a t e   a   de e p  l e a r ni n g - b a s e d  m o de l ,   w hil e   J up y t e r   wa s   us e d  a s   t h e   de v e l o p m e n t   e nvi r o nm e n t .   T hi s   r e s e a r c h   s t ud y   h a s   c o n duc t e d  n u m e r o us   t e s t s   to  o b t a i n   a n   e f f e c t i v e   m o de l   by   a d j us t i n g  v a r i o us   f a c to r s ,   i n c l ud i ng  da t a s e t   c o l o r ,   e p o c h   n u m be r ,   a ugm e n t a t i o n ,   a n d  r e gu l a r i z a t i o n   t e c hni que s .   W i t h   a ug m e n t a t i o n ,   t h e   R GB - c o l o r   i m a g e   da t a s e t   ga v e   t h e   m o de l   a   15%   im pr o v e m e n t   i n   pe r f o r m a n c e .   B e c a us e   o f   E po c h   c o un t s   t h e   m o de l   i m pr o v e d  by   10%   a s   we l l   a s   b y   r e gu l a r i z a t i o n   5. 2% .   A c c ur a c y   f o r   t r a i ni ng  i s   80% ,   b ut   a c c ur a c y   i s   89%   f o r   t e s t i n g .   K u m bha r   e t  al.   [ 15]   de v e l o pe d  a   we b - b a s e d  a pp li c a t i o n   b a s e d  o n   a   c o n v o l ut i o n a l   n e ur a l   n e t wor k   wa s   c r e a t e d.   T h e   a ut h o r s ’   r a t i o n a l e   f o r   s e l e c t i n g   C NN   o v e r   K NN ,   S VM ,   R a n do m   F o r e s t,   a n d  AN N  wa s   d i s c us s e d  i n   t h e   i n t r o duc to r y   s e c t i o n .   T h e r e   a r e   t h r e e   s e c t i o n s   i n   t he   m e t h o do l o g y   s e c t i o n .   T h e   pr o j e c t   de s c r i pt i o n   i s   t h e   f o c us   o f   t h e   f i r s t   s e c t i o n ,   whi c h   a l s o   i nc l ude s   s e c t i o n s   o n   i m a ge   a c qu i s i t i o n ,   c o n vo l ut i o n a l   l a y e r s ,   a n d  d i s e a s e   pr e d i c t i o n .   I nf o r m a t i o n   o n   hy pe r pa r a m e t e r s ,   s uc h   a s   t h e   n u m be r   o f   f il t e r s ,   s tr i de ,   a n d   pa dd i n g ,   i s   pr o vi de d  i n   t h e   a l go r i t hm   pa r t .   I n   t h e   s e c t i o n   t i t l e d  I m p l e m e n t a t i o n   De t a i l s ,   c o m pr e h e ns iv e   de t a i l s   a b o ut   t h e   I DE ,   da t a b a s e   s e r v e r s ,   a c t i v a t i o n   f u n c t i o n ,   m a x   po o l i ng,   f il t e r   s i z e ,   a n d  s t r i de   s i z e   a r e   pr o vided.   F o r   t r a i ni ng,   a c c ur a c y   i s   80% ,   b ut   f o r   t e s t i n g,   a c c ur a c y   i s   89% .   C a l de i r a   e t   a l .   [ 1 6 ]   p r e s e n te d   a   f r ui t f ul   m e th od   th a t  d e m on s tr a te s   th a t  d e e p   l e a r n i n g   c a n   h e l p   i n   th e   c r op   di s e a s e s   d e te c ti on   u s i n g   di f f e r e n t  C N N s .   T h e y   s h ow   th a t  w h e n   d e e p   l e a r n i n g   m od e l s   a r e   a p pl i e d ,   th e   m a j or   ou tc om e   i s   a n   i n c r e a s e   i n   ov e r a l l   a c c u r a c y .   A d di t i o n a l l y ,   th e   s of tw a r e   th e y   d e v e l op e d   i n   s uc h   a   w a y   th a t  i t  c a n   b e   u s e d   i n   r e a l   f i e l d   v i s i t s   t o  c a tc h   i m a g e s   a n d   f i l l e d   t o  t h e   p r op os e d   a l g or i th m ,   m a ki n g   i t  r e a l   ti m e   d e te c ti on   m od e l .   K uka d iy a   a n d  M e va   [ 17]   e x a m i ne   t h e   a pp l i c a t i o n   o f   n e ur a l   n e t wo r k   m o de l s   f o r   i de n t i f yi ng  p l a n t   d i s e a s e s .   Ac c o r di n g  t o   t h e   r e s e a r c h ,   tr a i t s   i n c l ud in g  c o l o r ,   t e x t ur e ,   a n d  m o r ph o l o g y   a r e   i de a l   f o r   i d e n t i f yi ng  a n d  c a t e gor i z i n g  p l a n t   di s e a s e s .   F ut ur e   r e s e a r c h   m a y   i nc l ud e   a s s e s s i n g  h o w  we l l   t he   a l go r i t hm  r ul e   c a n  i de n t i f y   t h e   l e s i o n’ s   u n de r lyi ng  e t i o l o g y   ( w h a t   p e s t   o r   di s e a s e ) .   A dd i t i o na l ly ,   a   pr o gr a m   t h a t   c a n   b e   us e d   dur i n g  a c t ua l   f i e l d  t r i p s   w i ll   b e   us e d  to   e n f o r c e   th e   pr o p o s e d  a l go r i t hm s   a n d  m a k e   i t   e a s i e r   to   c r e a t e   m a ps   s h o w i n g   t h e   de gr e e   o f   p e s t   a n d  d i s e a s e   i nf e s t a t i o n .   A z a t h   e t  al.   [ 18]   i m p l e m e n t e d  C NN   a n d  T r a n s f e r   l e a r ni ng  a ppr o a c h .   F o ur   d i f f e r e n t   i m p l e m e n t a t i o n  m o de l s   us e d  a r e   I n c e pt i o n V3,   I n c e pt i o n R e s Ne t V2,   M o bi l e N e t V2,   a n d  E f f i c i e n t Ne t B 0.   T h e   A c c ur a c y   r a t e s   a c hi e ve d  a r e   98 . 42% ,   99 . 11% ,   9 7 . 02% ,   a n d  99. 56 %   r e s pe c t i v e ly .   Noo n   e t  al.   [ 19]   u t i l i z e d  a   t r a n s f e r   l e a r ni ng  s t r a t e g y   a n d  C NN .   Va r i o us   pa r a m e t e r s ,   s uc h   a s   b a t c h  s i z e ,   dr o p o u t ,   a n d  v a r i o us   n u m be r s   o f   e po c h s ,   a r e   us e d.   I n c e pt i o n V3,   R e s Ne t V2,   M o bi l e Ne t V2,   a n d  E f f i c i e n t Ne t B 0  a r e   f o ur   a l t e r n a t i v e   im p l e m e n t a t i o n   m o de l s   t ha t   a r e   e m p l o y e d.   T h e y   a c hi e v e d  a c c ur a c y   r a t e s   a r e   98. 42% ,   99 . 11% ,   97 . 02% ,   a n d  99. 56% .   S i n g h   e t  al.   [ 20 ]   e m p l o y e d  m a c hi ne   l e a r ni ng  a n d  im a ge   pr o c e s s i n g  m e t h o ds   to  i de n t i f y   c o tt o n   l e a f   d i s e a s e s .   I n   t hi s   r e s e a r c h ,   I m a ge s   a r e   pr o c e s s e d  t h r o ugh   s e v e r a l   p ha s e s ,   i n c l ud i ng  a c qu i s i t i o n ,   pr e - pr oc e s s i ng,   f e a t ur e   e x t r a c t i o n ,   f e a t ur e   c a t e g o r i z a t i o n ,   d i s e a s e   de t e c t i o n ,   a n d  f e r t i li z e r   s ugge s t i o n .   T h e y   a c hiev e d  t h e   hi g h e s t   a c c ur a c y   w i t h   R s e Ne t   V2  m o de l .   K a r t hi ka   e t  al.   [ 21]   di s c o v e r e d  t h e w  d i s e s e s   l e a f   s pot ,   b l a c k  a r m   s pot ,   a n d  b a c t e r i u m   bli g h t   us i n g   de p  a n d  m a c hi ne   l e a r ni ng.   T h e y   u s e d  m u l t i - S V M   c l a s s i f i c a t i o n   a n d  K - m e a ns   c l us t e r i n g  i n   t he i r   r e s e a r c h .   I m a ge   pr o c e s s i ng,   s e g m e n t a t i o n ,   f e a t ur e   e x t r a c t i o n ,   t r a i ni ng,   a n d  c l a s s i f i c a t i o n   a r e   s o m e   o f   t h e   s t e ps   t a ke n   i n  t h e   m e t h o do l o gy .   T h e y   a c hi e v e d  v e r y   r e a s o n a bl e   pe r f o r m a n c e   w i t h   t h e i r   pr o p o s e d  r e s e a r c h .    M a ny   c o tt o n   l e a f   d i s e a s e   c l a s s if i c a t i o n   s t ud i e s   h a v e   u s e d  s im p l e   C NN s   to   a c c ur a t e l y   i de n t i f y   da m a ge d  a n d  h e a l t hy   l e a v e s .   De e p  l e a r ni n g  m a y  h e l p  d i a g n o s e   a n d  c l a s s i f y   c o tt o n   l e a f   d i s e a s e s   t h r o ugh   im a ge   a n a ly s i s ,   b ut   t h e r e   a r e   s t i ll   ga ps   i n  t h e   r e s e a r c h .   L a c k  o f   l a r ge ,   d i v e r s e   da t a s e t s   m a y   c a us e   a   de c r e a s e   i n  a c c ur a c y   a n d  o v e r f i t t i n g.   E a r l i e r   r e s e a r c h   d i d n' t   us e   v a l i d a t i o n   to   c h e c k   a n d  o v e r c o m e   f r o m   m o de l   o v e r f i t t i n g   to   tr a i ni ng  da t a .   S i m p l e   C NN s   a r e   u s e d  f o r   c l a s s i f i c a t i o n   i n  m o s t   o f   t h e   e a r l i e r   r e s e a r c h   wo r k.   H o we v e r   a dv a nc e d  m o de l s   li ke   VG G19,   I nc e pt i o n V3,   R e s Ne t 50,   a n d  Xc e pt i o n   m a y   a l s o   be   e f f e c t i v e   i n  c las s if yi ng   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       A n  ar ti f icial  int e ll igent  s y s tem   f or   c ott on  lea f  dis e as e   de tec ti on   ( P r iyank a  J adhav )   953   c ott o n   l e a f   d i s e a s e s .   T hi s   s t udy   us e s   a dv a n c e d  C NN   a l go r i t hm s   to   c l a s s i f y   c o tt o n   l e a f   d i s e a s e s   us i n g  i m a g e   a n a ly s i s   to   f i ll   a   ga p  i n   t h e   l i t e r a t ur e .         3.   M E T HO D   T h e   pr o p o s e d  m e t h o do l o g y   c o m pr i s e s   f i ve   pr i m a r y   s t a ge s :  da t a   c o l l e c t i o n ,   da t a   pr e pr o c e s s i n g ,   m o de l   t r a i ni n g,   a n d  a s s e s s m e n t .   I ni t i a l   p h a s e   e n t a i l s   a c qu i s i t i o n   o f   d i s e a s e d  l e a f   i m a ge s .   Due   t o   r e s t r i c t e d  da t a   a c c e s s i bil i t y ,   a ug m e n t a t i o n   t e c hni que s   e m p l o y e d  f o r   pr o duc i n g  s upp l e m e n t a r y   i m a ge s .   F i ve   pr e v a l e n t   m o de l s — R e s Ne t 50,   VG G19,   Xc e pt i o n ,   I n c e pt i o nV3,   a n d  R e s Ne t 50 — we r e   c h o s e n   a n d  e va l u a t e d  to  e n ha n c e   t h e   a c c ur a c y   o f   t h e   m o de l   f o r   c ott o n   l e a f   d i s e a s e   de t e c t i o n .   T h e   s ugge s t e d  m e t h o d  e m p l o y s   DL   m o de l s   f o r   a s s e s s i ng  d i s e a s e d  c o tt o n   l e a f   im a g e s ,   f a c il i t a t i n g  pr e c i s e   c l a s s if i c a t i o n   a n d  d i a g n o s i s   b a s e d  o n   vi s ua l  a tt r i b ut e s .   T h e   a l go r i t hm   c a n   c a t e gor i z e   t h e   i ll n e s s   v e r y   a c c ur a t e l y ,   r e n de r i ng  i t   a   v a l ue d  i n s t r um e n t   f o r   d i a g ni s o n g  c ott o n   d i s e a s e s   r a p i d ly   a n d  pr e c i s e ly   i n  a gr i c u l t ur a l   c o n t e x t s .   T h e   p h a s e s   a n d  p r o c e s s e s   e n c o m pa s s e d  i n   t h e   pr o p o s e d  m e t h o do l o g y   a r e   de pi c t e d  i n   F i gur e   1.             F i gur e   1 .   P r o p o s e d  m e t h o do l o g y       3. 1.     Dat a   c ol l e c t ion   T h e   da t a s e t   we   h a v e   u s e d  c o n t a i n s   o v e r   1 , 700  i m a ge s   o f   h e a l t hy   a n d  u nh e a l t hy   l e a v e s   o f   c o tt o n .   T h e y   a r e   d i vi de d  i n t o   4  di r e c to r i e s   whe r e   t h e   n a m e   o f   t h e   d i r e c t or y   r e pr e s e n t s   t h e   c l a s s   o f   t h e   im a ge ,   t h e   c l a s s e s   a r e   s h o wn   i n   F i gur e s   2  a n d  3  [ 21] .     3. 2.     P r e p r oc e s s in g   I n   i m a ge   a n a ly s i s ,   t h e   pr e pr o c e s s i ng  p h a s e   i s   c r u c i a l   s i nc e   i t   e nh a n c e s   t h e   da t a 's   c o n s i s t e n c y   a n d   qua l i t y .   Da t a   a ug m e n t a t i o n ,   i m a ge   n o r m a li z a t i o n ,   a n d  i m a ge   s c a li ng  we r e   a m o n g  t h e   pr e pr o c e s s i n g   pr o c e dur e s   us e d  i n   t hi s   s t ud y .   T o   m a ke   s ur e   t h a t   a l l   o f   t h e   im a ge s   i n   t h e   c ur r e n t   s t ud y   h a d  t h e   s a m e   d i m e n s i o ns   a n d  t o   f a c i li t a t e   t h e   m o de l 's   pr o c e s s i ng  o f   t h e   d a t a ,   e n t i r e   i m a ge s   w e r e   r e duc e d  to   224× 224  p i x e l s .   T o   m i nim i z e   t h e   i m p a c t   o f   c h a n ge s   i n   li g ht i n g  a n d  c o n t r a s t ,   t h e   ph o to s   we r e   n or m a li z e d.   T o  do  t hi s ,   th e   v a l ue s   o f   pi x e l s   a r e   c o n v e r ted   i n   a   r a n g e   o f   z e r o  to  on e .   Da ta   a u gm e n t a t i o n   tec h ni que s ,   i n c l ud i n g  r ota t i o n ,   f l i pp i n g ,   a n d   z i ppi n g,   we r e   e m pl o y e d   to  e n h a n c e   th e   da tas e t  s i z e   a n d   m i t i g a t e   ov e r f i tt i n g.   T h i s   i n c r e a s e d   th e   d a ta   r a n g e   a n d   i m pr o v e d   t h e   m ode l ' s   pe r f or m a n c e .   S tan da r d   da ta   a u gm e n t a t i o n   tec h ni que s   c a n   b e   e m p l o y e d   to  i n c r e a s e   t h e   da tas e t ' s   s i z e .   T h e s e   tec h ni que s   e n c o m p a s s   h e i gh t  s hi f t  r a n ge ,   r ota t i o n   r a n ge ,   z oo m   r a n ge ,   v e r t i c a l   f l i p,   w i d t h   s hi f t  r a n ge ,   a n d   s h e a r   r a n ge .   T hi s   h e l ps   i n   ge n e r a t i o n   o f   n e w   i m a ge s   wi t h   m i n o r   m od i f i c a t i o n s   i n   t h e   or i gi n a l   i m a ge s ,   s o  p r odu c i n g  a   m o r e   e x t e n s i v e   a n d   a   n e w   m i x e d   da tas e t  f or   DL   m ode l ’ s   tr a i ni n g.           F i gur e   2 .   Da t a s e t  di c t i o na r y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   14 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 25 :  950 - 959   954       F i gur e   3 .   S a m p l e   i m a g e s       3. 3.     M od e l   s e l e c t ion   an d   t r ain in g   F i ve   pr e t r a i n e d  de e p  l e a r ni ng  m o de l s   s uc h   a s   ba s i c   C NN ,   VG G19,   Xc e pt i o n ,   I n c e pt i o n V3,   a n d   R e s Ne t 50  a r e   c a r e f u ll y   c h o s e n   f o r   c l a s s if i c a t i o n   e v a l ua t i o n   i n   t hi s   r e s e a r c hy .   W e   c h o s e   t h e s e   m o de l s   b e c a u s e   o f   t h e i r   e x c e pt i o na l   c a p a c i t y   t o  pr e c i s e ly   c a t e go r i z e   i m a ge s   w h e n   a l i g ne d  w i t h   o ur   da t a s e t .   T h e s e   s e l e c t e d  m o de l s   a r e   t r a i ne d  us i n g  t h e   im a ge s   a c hi e ve d   a f t e r   pr e pr o c e s s i n g,   a n d  e v a l ua t e d  us i n g  t h e   a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   a n d  F 1 - s c o r e   m e t r i c s .       3. 3. 1.   VGG   I n   2014  Oxf o r d  Uni v e r s i t y 's   vi s u a l   ge o m e t r y   gr oup  ( V GG )   de v e l o pe d  a   C NN   kn o wn   a s   VG G - 16  [ 18] .   I t   c a l l s   f o r   13  c o nv o l ut i o na l   l a y e r s ,   f i ve   m a x   po o l i ng  l a y e r s ,   a n d  t h r e e   t hi c k  l a y e r s .   I t s   16  l a y e r s   w i t h  l e a r n a bl e   we i g h t   v a l ue s   [ 22]   h a v e   l e d  i t   to   b e   c a l l e d  VG G - 16  C o m pr i s i n g  16  c o nv o l ut i o n a l   l a y e r s ,   5  m a x - poo l i ng  l a y e r s ,   a n d  3  de ns e   l a y e r s ,   t h e   VG G - 19  m o de l   i s   a   v a r i a t i o n   o n   VG G - 16.     3. 3. 2.   Re s Ne t 50   T h e   v a ni s hi ng  gr a d i e n t   pr o b l e m   m a ke s   tr a i ni n g   a n   e x c e pt i o n a ll y   d e e p  n e ur a l   ne t wor k  di f f i c u l t ;  mi n o r   gr a di e n t s   t r a n s po r t e d  b a c k  to  pr e vi o us   l a y e r s   r e duc e s   o v e r   a   gi v e n   de pt h .   B y   us i n g  s k i p  c o nn e c t i o ns ,   whi c h   l e t   s o m e   l a y e r s   i n  t h e   n e t wo r k  to   b e   by pa s s e d,   t h e   r e s e a r c h e r s   a im e d  t o   r e duc e   t h e   v a ni s hi ng  gr a d i e n t   pr o bl e m .   R e s ua l   bl o c k s — t h a t   i s ,   t h e   b a s i s   o f   t h e   R e s Ne t   de s i g n — a r e   t h e   l e v e l s   i n  t h e   n e t wo r k  t h a t   m a ke   u s e   o f   s k i p  c o n ne c t i o ns   [ 23] .   W e   us e   R e s Ne t - 50,   wi t h  o n e   a v e r a ge   poo l i ng  l a y e r ,   o n e   m a x   po o l i ng  l a y e r ,   a n d  48  c o n v o l ut i o n a l   l a y e r s .     3. 3. 3.   I n c e p t ion - V3   A   gr o up  o f   Go o gl e   r e s e a r c h e r s   wo r k i n g  o n   t h e   I nc e pt i o n   n e t wo r k   i m p l e m e n t s   t h e   i de a   o f   gr o wi n g   t h e   n e t wo r k  i ns t e a d  o f   de e pe ni ng  i t   [ 24] .   T o   e x t r a c t   i m a ge   c h a r a c t e r i s t i c s   a t   s e v e r a l   s c a l e s   pr i o r   to   f o r wa r d i n g   t h e m   to   t h e   n e x t   l a y e r ,   t h e   I n c e pt i o n   n e t wor k  a r c hi t e c t ur e   us e s   f o ur   s i m u l t a ne o us   c o n v o l ut i o na l   l a y e r s   w i t h  d i f f e r e n t   ke r n e l   s i z e s   a t   a   g i ve n   ne t wor k  l e ve l .   W e   us e   a   48 - l a y e r   I n c e pt i o n - v 3  n e t wo r k  c o m pr i s i n g  a m o n g   ot h e r   c o n v o l ut i o n a l ,   poo l i ng,   b a t c h   n o r m a li z i ng,   l a y e r s .     3. 3. 4.   Xc e p t ion   De s i g n e d  by   Go o gl e   i n   2017,   t hi s   e nh a n c e d  f o r m   o f   t h e   I n c e pt i o n   n e t wo r k   i s   Xc e pt i o n   us e s   m o s t l y  t h e   i de a   o f   i m pr o vi ng  t h e   c o n v o l ut i o n   o pe r a t i o n   pe r f o r m a n c e   i n s i de   I n c e pt i o n   bl o c ks .   T hi s   wa s   a c hi e v e d  in  t w o   s t a ge s :  po i n t - w i s e   c o nv o l ut i o n   t h e n   de pt h - w i s e   c o nv o l ut i o n   us i ng  a l t e r e d  de pt h - w i s e   s e pa r a bl e   c o n v o l ut i o n .   W hi l e   de pt h - w i s e   c o nv o l ut i o n   m a r ks   t h e   c h a nn e l - w i s e   s pa t i a l   c o nv o l ut i o n ,   poi n t - w i s e   c o n v o l ut i o n   c h a n ge s   t h e   d i m e ns i o n s   [ 25] .       4.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   T h e   c l a s s i f i c a t i o n   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   a pp li e d  DL   m o de l s   e v a l ua t e d  us i ng  m e t r i c s ;   f 1  s c o r e ,   r e c a l l ,   a c c ur a c y ,   a n d  pr e c i s i o n   [ 26] .   T h e   a ut h o r s   h a v e   u s e d  a da m   o pt i mi z e r   a n d  c a t e go r i c a l   c r o s s   e n t r o p y   a s   l o s s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       A n  ar ti f icial  int e ll igent  s y s tem   f or   c ott on  lea f  dis e as e   de tec ti on   ( P r iyank a  J adhav )   955   f u n c t i o n .   T hi s   r e s e a r c h   s e l e c t e d  t h e   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 u n c t i o n .   T h e   c l a s s if i c a t i o n   pe r f o r m a n c e   r e s u l t s   a r e   s h o wn   i n  T a bl e   1.   T h e   f i nd i ngs   i nd i c a t e   t h a t   t h e   R e s Ne t 50  a r c hi t e c t ur e   o u t pe r f o r m e d  t h e   ot h e r   m o de l s ,   a t t a i ni ng  a c c ur a c y   o f   100%   by   e po c h   35.   A dd i t i o n a ll y ,   i t   yi e l de d  a c c ur a c y   s c o r e s   o f   96. 25% ,   97. 50% ,   97 . 50% ,   a n d  98. 75   a t   e p o c h s   14,   18 ,   24 ,   a n d  28  f o r   b a s i c   C NN ,   VG G19,   Xc e p t i o n ,   a n d  I n c e pt i o n V3  r e s pe c t i ve ly .   F i gur e s   4  to  8   pr e s e n t s   pl o t s   f o r   t h e   t r a i ni ng  a n d  v a li da t i o n   l o s s e s   a n d  a c c ur a c i e s   o f   a l l   m o de ls   us e d.   T h e   p l o t  i ll us t r a t e s   t h e   v a r i a t i o ns   i n   t r a i ni ng  a c c ur a c y   a n d  v a li da t i o n   a c c ur a c y   b e t we e n   e po c h s   1  to   40 .   W e   h a ve   us e d  t h e   c o n c e pt   t h e   s t a gn a t i o n   t o   s top  t h e   unn e c e s s a r y   e x e c ut i o n   o f   t h e   m o de l s .   T ot a l   e po c hs   c o n s i de r e d  a r e   40 .   Our   m o de l s   s to p   t h e i r   e x e c ut i o n   a s   s oo n   a s   i t   pr o duc e s   s a m e   r e s u l t s   f o r   f i v e   c o ns e c ut i v e   e po c h s .   T h e n   i t   c o n s i de r s   t h e   e po c h   a s   a   be s t   e po c h   f r o m   w h e r e   t h e   s t a gn a t i o n   s t a r t s .   T h e   o p t i m a l   e p o c h   wa s   s e l e c t e d  to   m i t i ga t e   b o t h   o v e r f i t t i n g  a n d  u n de r f i t t i n g.   F i gur e s   9  t o   13  p r e s e n t s   t h e   c o nf u s i o n   m a t r i c e s   f o r   t h e   m o de l s   e m p l o y e d  i n   t hi s   s t ud y .   T h e   c o n f u s i o n   m a t r i x   i ll u s t r a t e s   t h e   c o un t  o f   i m a ge s   c l a s s i f i e d  by   t he   m o de l   a s   a   s pe c i f i c   c l a s s   ( a c t ua l ) ,   de s p i t e   b e l o n g i ng  t o  a   d if f e r e n t   c l a s s   ( pr e d i c t i o n ) .         T a bl e   1 .   P e r f o r m a nc e   o f   t h e   c l a s s if i e r   m o de l s   C la s s if ie r   m o d e l   A c c u r a c y   P r e c is i o n   R e c a ll   F1 - S c o r e   B a s ic  C N N   0.9625   0.9630   0.9625   0.9625   V G G 19   0.9700   0.9462   0.9600   0.9505   X c e p ti o n   0.9750   0.9773   0.9750   0.9749   I nc e pt i o nV 3   0.9875   0.9881   0.9875   0.9875   R e s N e t5 0   1.000   1.000   1.000   1.000           F i gur e   4 .   L o s s e s   a n d  a c c ur a c i e s   gr a p h   o f   ba s i c   C N N           F i gur e   5 .   L o s s e s   a n d  a c c ur a c i e s   gr a p h   o f   i nc e pt i o nv 3           F i gur e   6 .   L o s s e s   a n d  a c c ur a c i e s   gr a p h   o f   Xc e pt i o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   14 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 25 :  950 - 959   956       F i gur e   7 .   L o s s e s   a n d  a c c ur a c i e s   gr a p h   o f   VG G1 9           F i gur e   8 .   L o s s e s   a n d  a c c ur a c i e s   gr a p h   o f   R e s Ne t 50               F i gur e   9 .   C o nf u s i o n   m a t r i x   f o r   B a c i c   C NN   m o de l     F i gur e   10 .   C o nf u s i o n   m a t r i x   f o r   i nc e pt i o nv 3  m o de l     F i gur e   11 .   C o nf u s i o n   m a t r i x   f o r   X c e pt i o n   m o de l               F i gur e   12 .   C o nf u s i o n   m a t r i x   f o r   VG G19  m o de l     F i gur e   13 .   C o nf u s i o n   m a t r i x   f o r   R e s Ne t   m o de l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       A n  ar ti f icial  int e ll igent  s y s tem   f or   c ott on  lea f  dis e as e   de tec ti on   ( P r iyank a  J adhav )   957   T h e   m o de l s   we r e   a s s e s s e d  w i t h   o ur   da t a s e t,   de m o n s t r a t i n g  f a v o r a bl e   o ut c o m e s   r e ga r d i n g  a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a ll ,   a n d  F 1 - s c o r e   r e l a t i v e   t o   t h e   m a j o r i t y   o f   e xi s t i n g  r e s e a r c h   i n  t h e   f i e l d.   W e   s pe c i f i c a ll y   c o n t r a s t e d  o ur   r e s u l t s   w i t h   t h e   m o de l s   a v a il a bl e   i n   l i t e r a t ur e ,   s uc h   a s   B a s i c   C NN ,   VG G16,   I n c e pt i o nV3,   a n d  VG G19.   T h e   pe r f o r m a n c e   e v a l ua t i o n   s t a t e s   t h a t   o u r   r e s e a r c h   s ur pa s s e s   r e s t   o f   t h e   m o de l s   r e ga r d i n g  a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   a n d  F 1 - s c o r e .   T h e   R e s Ne t 50  m o de l   de m o ns t r a t e d  m a r g i na ll y   s upe r i o r   pe r f o r m a n c e   r e ga r d i n g  t h e   e v a l ua t i o n   m e t r i c s .   T h e   r e s u l t s   i n d ica t e   t h a t  t h e   s ugge s t e d   w o r k   i s   vi a bl e   a n d  s h o ws   a   s tr o n g   f i t ne s s   f o r   t h e   da t s e t   us e d  i n   c o m pa r i s o n   t o  de e p  l e a r ni ng  m o de l s   us e d  i n   c o m pa r i s o n .   R e s e a r c h   o n   t h e   a pp l i c a t i o n   o f   de e p  l e a r ni ng  f o r   c ott o n   l e a f   d i s e a s e   de t e c t i o n   r e m a i ns   s pa r s e .   Our   m o de l s   we r e   t r a i ne d  ut i li z i ng  b o t h   c o m p l e t e   a ug m e n t e d  da t a   a n d  a ugm e n t e d  t r a i ni ng  da t a .   T hi s   m e t h o d   e nh a nc e s   pe r f o r m a nc e   i n   s c e n a r i o s   w i t h   li mi t e d  i n s t a n c e s .   A ug m e n t a t i o n   wa s   a pp l i e d  to   t h e   e n t i r e   da t a s e t ;   h o we v e r ,   t hi s   r e s u l t e d  i n   a n   i m ba l a nc e   i n   t h e   v a l i da t i o n   a n d  t e s t i n g  da t a ,   wi t h   a   pr e do m i na n c e   o f   h e a l t hy   c a s e s .   C o nv e r s e ly ,   w h e n   a ug m e n t a t i o n   wa s   s o l e ly   a pp li e d  to   t h e   t r a i ni ng  da t a ,   t h e   v a li da t i o n   a n d   t e s t i n g  da t a s e t s   a l s o   e xhi bi t e d  i m ba l a nc e ,   pr e d o m i na n t l y   c h a r a c t e r i z e d  by   d i s e a s e d   c a s e s .   T h e   m o de l s   de m o ns t r a t e d  s t r o n g  pe r f o r m a n c e ,   w i t h   o nl y   a   s i n g l e   i ns t a n c e   o f   mi s c l a s s if i c a t i o n ,   de s p i t e   th e   da t a   im ba l a n c e .   T h e   m o de l   pr e s e n t e d  i n   T a bl e   1  a c hi e ve d  t h e   hi g h e s t   pe r f o r m a nc e   l e ve l .       5.   CONC L USI ON   T hi s   wo r k  a i m e d  t o   i m pr o v e   de e p  l e a r ni ng - b a s e d  m e t h o ds   f o r   c ott o n   l e a f   d i s e a s e   d i a g n o s i s   s uc h   t h a t   t h e i r   a c c ur a c y   wo u l d  b e   hi g h e r   t h a n   t h o s e   o f   pr e s e n t   s y s t e m s .   Us i ng  t h e   B a s i c   C NN ,   VG G19,   VG G16,   I n c e pt i o n V3,   a n d  R e s Ne t 50  m o de l s ,   a   n o v e l   t e c hni que   wa s   pr e s e n t e d  a n d  s h o wn   t h e   m a xim u m   p e r f o r m a n c e   w i t h   a n   a c c ur a c y   s c o r e   o f   100%   ( R e s Ne t 50) .   T h e   s ugge s t e d  a ppr o a c h   pr o v e d  b e t t e r   t h a n   t h e   o n e s   de s c r i be d   i n   pa s t   s t udi e s .   T hi s   m e t h o d  c o ul d  b e   us e d  i n   t h e   f ut ur e   f o r   r e a l - t i m e   c o tt o n   l e a f   d i s e a s e   de t e c t i o n   f o r e c a s t s   o n   c e l l p h o n e s .   F ur t h e r   s t udi e s   c o u l d  ne e d  l o o ki n g  a t  l a r ge r   i m a g e   s i z e s   i n   o r de r   to  s upp o r t  t h e   vi a bil it y   o f   t h e   a ppr o a c h .   W e   t hi n k  t h a t  qui c k  d i a g n o s i s ,   c l a s s i f i c a t i o n ,   a n d  tr e a t m e n t   o f   c ott o n   l e a f   d i s e a s e   de t e c t i o n   w i ll   b e   m a de   e a s i e r   by   t hi s   s t ud y   a n d  r e l a t e d  o n e s .   Our   r e s u l t s   a r e   h o pe f u l   s i nc e   t h e y   s ugge s t   t h a t  o ur   m o de l   mi g h t   b e   a   m o de r n   de e p  l e a r ni ng  m e t h o d  f o r   e a r l y   c ott o n   l e a f   d i s e a s e   d i a g n o s i s .   Our   m e t h o d  i s   a   po s s i bly   u s e f u l   t oo l   f o r   qu i c k  a n d  a c c ur a t e   d i a g n o s i s   i n   c l i n i c a l   s e t t i n gs   s i nc e   i t   r e a c h e d  a   n o t a bl e   de gr e e   o f   a c c ur a c y   in  c l a s s if yi ng  c ott o n   l e a f   d i s e a s e   de t e c t i o n   i ns i de   b oth   t h e   t r a i ni ng  a n d  t e s t   s e t s .       AC K NOWL E DGM E NT S   W e   c o ns i de r   i t   a n   i mm e n s e   p l e a s ur e   to   c o n v e y   o ur   de e p  s e ns e   o f   gr a t i t ude   to   K P GU ,   Va d o da r a ,   a n d  R I T ,   R a j a r a m na ga r   f o r   m a k i ng  a v a il a bl e   gu i d a n c e   to  s t udy   c o m pa r a t i ve   a n a ly s i s .   Onli ne   r e s o ur c e s   a r e   us e d  f o r   a c qu i r i ng  i nf o r m a t i o n   i n   t h e   r e a l m   o f   i m a ge   pr o c e s s i n g  a n d  m a c hi ne   l e a r ni ng.       F UN DI NG  I N F ORM AT I ON   No   f un d i ng  i nv o l ve d.       AU T HO R  CONT RI B UT I ONS   S T AT E M E NT     Nam e   of   Au t h or   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   P r i y a nka   N i l e s h   J a d h a v                               P r a ga t i   P r a s h a n t   P a t i l                               N i t e s h   S ur e j a                               Na n d i n i   C h a ud h a r i                                 He l i   S ur e j a                                 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 r ig in a 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         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 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8776   I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l ,   Vo l .   14 ,   N o.   3 ,  De c e m be r   20 25 :  950 - 959   958   DA T A  AV AI L AB I L I T Y    De r i v e d  da t a   s upp o r t i n g  t h e   f i nd i ng s   o f   t h i s   s t u d y   a r e   a v a i l a b l e   f r o m   t h e   c or r e s po n di n g  a ut h o r   N i t e s h   S ur e j a   o n   r e que s t .       RE F E R E NC E S   [ 1]   A .  K r is hna   a nd  G .  N a ik ,   “ A ddr e s s in g  c r is is   in   I nd ia n  a gr i c ul t ur e   th r o ugh  a gr i c ul tu r a l  in f or ma ti o n  d e li ve r y ,”   I I M B   M anage m e nt   R e v ie w , vol . 32, n o . 2, pp. 217 – 229, J un. 2020, do i:  10.1016 /j .i i mb.2020.09.004.   [ 2]   S .  S hukl a ,  D .  U pa dh y a y ,  A .  M is hr a ,  T .  J in da l,   a nd  K .  S hukl a ,  “ C ha ll e nge s   f a c e d  b y   f a r m e r s   in   c r o ps   pr o du c ti o n  du e   t o   f u nga l  pa th o g e ns  a nd t he i r   e f f e c t  o n  i ndi a n  e c o n om y ,”  i n  F ungal  di v e r s it y , e c ol ogy  and c ont r ol  m anage m e nt , S pr in ge r  N a tu r e   S in ga po r e ,   20 22, pp. 495 – 505.   [ 3]   U .  D e w a nga n,  R .  H .  T a lwe ka r ,   a nd  S .   B e r a ,  “ A   s y s t e ma ti c   r e v i e w   o n   c o tt o n  pl a nt   di s e a s e   de te c ti o n   a nd  c la s s if i c a ti o n   u s in g   ma c hi ne   a nd  d e e p   l e a r ni ng  a ppr o a c h,”   in   2023  1s t  D M I H E R   I n te r nat io nal   C onf e r e nc e   on  A r ti f ic ia l  I nt e ll ig e nc e   in   E d uc at io n  and  I ndus tr y  4.0, I D I C A I E I  2023 , N ov . 2023, pp. 1 – 6, d o i:  10.1109/ I D I C A I E I 58380.2023.10406941.   [ 4]   S . K uma r   e t  al . , “ A   c o mpa r a ti ve  a na l y s is   of  ma c h in e  l e a r ni ng a lg o r it hms   f o r  d e t e c t i o n  of   o r ga ni c  a nd n o n o r ga ni c  c o t t o n di s e a s e s ,”   M at he m at ic al   P r obl e m s  i n E ngi ne e r in g , v o l.  2021, pp. 1 – 18, J u n. 2021, do i:  10.1155/2021/ 1790171.   [ 5]   S .  K uma r ,  R .  R a ta n,  a nd  J .  V .  D e s a i,   “ C o tt o n  di s e a s e   d e t e c t io n  us in g  T e ns or F l o w   ma c hi ne   l e a r ni ng  t e c hni qu e ,”   A dv anc e s   in   M ul ti m e di a , vol . 2022, pp. 1 – 10, Aug. 2022, doi:  10.1 155/ 2022 /1 812025.   [ 6]   A .  H e r o k  a nd  S .  A hm e d,  “ C o tt o n  l e a f   di s e a s e   id e nt i f i c a ti on  us in g  tr a ns f e r   l e a r ni ng,”   in   2023  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on   I nf or m at io n  and  C om m uni c at io n  T e c hnol ogy   f or   Su s ta in abl e   D e v e lo pm e nt ,  I C I C T 4SD   2023   -   P r oc e e di ngs ,  S e p.  2023,  pp.   158 – 162, do i:  10.1109/ I C I C T 4S D 59951.2023.10303323.   [ 7]   Y .   Z h a n g ,   B .   M a ,   Y .   H u ,   C .   L i ,   a n d   Y .   L i ,   “ A c c u r a te   c o tt o n   d i s e a s e s   a n d   p e s t s   d e t e c t io n   i n   c o m p le x   b a c k gr o u n d   b a s e d   o n   a n   i m p r o v e d  Y O L O X   mo de l , ”   C o m p u t e r s   a n d   E l e c t r o n i c s   i n   A g r i c u l t u r e ,   v o l .   20 3 ,   p .   107484,   2022, do i:  10.1016/ j. c o m pa g.2022.107484.   [ 8]   P .  S in gh,  P .  S in gh,  U .  F a r oo q,  S .  S .  K hur a na ,  J .  K .  V e r ma ,  a nd  M .  K uma r ,  “ R e t r a c ti o n  n o t e :  C o tt o n L e a f N e t:   c o t t o n  pl a nt   le a f   di s e a s e   de t e c ti o n  us in g  de e p  n e ur a l  n e tw o r ks   ( M ul ti m e d ia   T oo ls   a nd  A ppl i c a ti o ns ,  ( 2023) ,  82,  24,  ( 37151 - 371 76) ,  10.1007/s 11042 - 023 - 14954 - 5) ,”   M ul ti m e di a  T ool s   and  A ppl ic at io ns ,  vo l.   83,  n o .  30,  p.  75439,   J ul .  2024,  do i :  10.1007/s 11042 - 024 - 19855 - 9.   [ 9]   S .  K o ti a n,  P .  E tt a m,  S .  K ha r c h e ,  K .  S a r a v a na n,  a nd  K .  A s ho kkuma r ,  “ C o tt o n  l e a f   di s e a s e   d e te c ti o n  us in g  ma c hi n e   le a r ni n g,”   SSR N  E le c tr oni c  J our nal , v o l.  2022.   [ 10]   M .  S it ha r a m,  V .  A nus ha ,  P .  N .   S r i,   a nd  G .  H .  S r i,   “ A   nove l  me th o d o l o g y   f or   c o tt o n  l e a f   di s e a s e   de t e c ti o n  us in g  C N N ,”   in   P r oc e e di ngs   of   th e   3r d  I nt e r nat io nal   C on fe r e n c e   on  A ppl i e d  A r ti f ic ia l  I nt e ll ig e nc e   and  C om put in g,  I C A A I C   2024 ,  J un.  2024,   pp.   202 – 207, do i:  10.1109/ I C A A I C 60222.2024.10575876.   [ 11]   P .  B is hs ha s h,  A .  S .  N ir o b,  H .   S hi kd e r ,   A .  H .  S a r o w e r ,  T .  B h ui y a n,  a nd   S .  R .  H .   N oo r i,   “ A   c o mpr e he ns i ve   c o tt o n   l e a f   di s e a s e   da ta s e t  f or  e nha n c e d de te c ti o n a nd  c la s s if i c a ti o n,”   D at a i n B r ie f , vo l.  57, p. 110913, D e c . 2024, d o i:  10.1016/j .di b.2024.110913 .   [ 12]   J .   C h o p d a ,   H .   R a v e s h iy a ,   S .   N a k u m ,   a n d   V .   N a k r a n i ,   “ C o t to n   c r o p  d i s e a s e   d e t e c t io n   u s i n g   d e c i s io n   t r e e   c l a s s i f ie r , ”   i n   2 0 1 8   I n t e r n a t i o n a l   C o n fe r e n c e   o n   S m a r t   C i t y   a n d   E m e r g i n g   T e c h n o l o g y ,   I C S C E T   2 0 1 8 ,   J a n .   2 0 1 8 ,   p p .   1 – 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C S C E T . 2 0 1 8 . 8 5 3 7 3 3 6 .   [ 13]   A .  J e ni f a ,  R .  R a ma la ks hmi ,  a nd  V .  R a ma c ha ndr a n,  “ C o tt o n  l e a f   di s e a s e   c la s s if i c a ti o n  us in g  de e p  c o n vo lu ti o n  ne u r a l  ne tw or k  f o r   s us ta in a bl e   c o tt o n   pr o du c ti o n,”   in   2019   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  C le an  E ne r gy   and  E ne r gy   E f f ic ie nt   E le c tr oni c s   C ir c ui t   f or   Sus ta in abl e  D e v e lo pm e nt , I N C C E S 2019 , D e c . 2019, pp. 1 – 3, d o i:  10.1109/ I N C C E S 47820.2019.9167715.   [ 14]   S .  M .  H a s s a n,  A .  K .  M a ji ,  M .  J a s iń s ki ,  Z .  L e o n o w i c z ,  a nd  E .  J a s iń s ka ,  “ I de nt i f i c a ti o n  of   pl a nt - l e a f   di s e a s e s   us in g  c nn  a nd  tr a ns f e r - le a r n in g a ppr o a c h,”   El e c tr oni c s  ( Sw it z e r la nd) ,  vo l.  10,  no . 12, p. 1388, J un. 2021, d o i:  10.3390/ e l e c t r o ni c s 10121388.   [ 15]   S .  K umbha r ,  S .  P a ti l,   A .  N il a w a r ,  B .  M a ha la ks hmi ,  a nd  M .  N i pa ne ,  “ F a r me r   budd y - w e b  ba s e d  c ot t o n  l e a f   di s e a s e   d e t e c ti o n  u s in g   C N N ,”   I nt e r nat io nal  J our nal  o f   A ppl ie d E ngi ne e r in g R e s e a r c h ,  vo l.  14, n o . 11, pp. 2662 – 2666, 2020.   [ 16]   R .  F .  C a ld e ir a ,  W .  E .  S a nt ia g o ,  a nd  B .  T e r u e l,   “ I d e nt i f i c a ti o n  of   c o tt o n  le a f   l e s i o ns   us in g  de e p  l e a r ni ng  t e c hni que s ,”   Se ns or s , vo l.   21, no . 9, p. 3169, M a y  2021, d o i :  10.3390/s 21093 169.   [ 17]   H .  K uka di y a   a nd  D .  M e v a ,  “ A ut o ma ti c   c o tt o n  l e a f   di s e a s e   c la s s if i c a ti o n  a nd  de te c ti o n  b y   c o n vo lu ti o na l  n e ur a l  n e tw o r k, ”   in   C om m uni c at io ns  i n C om put e r  and I nf o r m at io n Sc ie nc e , v ol . 17 59 C C I S , S pr in ge r  N a tu r e  S w it z e r la nd, 2022, pp. 247 – 266.   [ 18]   M .  A z a th , M . Z e ki w o s , a nd A .  B r uc k,  “ D e e p l e a r ni ng - ba s e d i m a ge  pr oc e s s in g  f o r  c o tt o n  l e a f  di s e a s e  a nd p e s t  di a gn o s is ,”   J our nal   of  E le c tr ic al  and C o m put e r  E ngi ne e r in g , vo l.  2021, pp. 1 – 10, J un. 2021, do i:  10.1155/2021/ 9981437.   [ 19]   S . K .  N oo n, M . A mj a d, M . A li   Q ur e s hi , a nd A . M a nna n, “ C o m put a ti o na ll y   li ght  d e e p l e a r ni ng  f r a m e w o r k t o r e c o gn iz e   c o tt o n   le a f   di s e a s e s ,”   J our nal  o f  I nt e ll ig e nt  and F uz z y  Sy s te m s , v o l.  40, n o .  6, pp. 12383 – 12398, J un. 2021, do i:  10.3233/J I F S - 210516.   [ 20]   M .  K .  S in gh,  M .  G upt a ,  M .  A ma a n ,  N .  N a e e m,  M .  S .  S a i f i,   a nd  M .  A s ka r i,   “ L e a f   d is e a s e   d e t e c ti o n  us in g  de e p  l e a r ni ng,”   A I P   C onf e r e nc e  P r oc e e di ngs , v o l.  3224, n o . 1, pp. 3995 – 3999, J un.  2025, do i:  10.1063/5.0246989 .   [ 21]   J .  K a r th ik a ,  K .  M .  K uma r ,  M .  S a nt ho s e ,  T .  S ha r a n,  a nd  S .  S .  H a r ih a r a n ,  “ D is e a s e   de t e c t i o n  in   c ot t o n  le a f   s po t  us in g  im a ge   pr oc e s s in g,”   J our nal  o f  P hy s ic s :  C onf e r e nc e  Se r i e s , v o l.  1916,  no . 1, p. 012224, 2021.   [ 22]   “ C o tt o n l e a f  di s e a s e  da ta s e t, ”  2024. htt ps :/ /ww w .ka ggl e . c o m/ da ta s e ts /s e r o s hka r im /c o t t o n - l e a f - di s e a s e - da ta s e t.   [ 23]   L .  F e i - F e i,   J .  D e ng,  a nd  K .  L i,   “ I ma g e N e t :  C o ns tr u c ti ng  a   la r g e - s c a l e   im a g e   da ta ba s e ,”   J our nal   of   V is io n ,  vo l.   9,  n o .  8,  pp.  1037 – 1037, M a r . 2010, do i:  10.1167/9.8.1037.   [ 24]   K .  H e ,   X .  Z ha ng,   S .  R e n,  a nd  J .   S un,  “ D e e p   r e s id ua l  l e a r ni n g  f o r   im a ge   r e c o gn it i o n,”   in   P r oc e e di ngs   of   th e   I E E E   C om p ut e r   Soc ie t y   C on f e r e nc e   on  C om put e r   V is io n  and  P at te r n  R e c ogni ti on ,  J un.  2016,  v o l.   2016 - D e c e mb e r ,  pp.  770 – 778,  do i:   10.1109/C V P R .2016.90.   [ 25]   C .  S z e g e d y ,  V .  V a nh o uc k e ,  S .  I of f e ,  J .  S hl e ns ,  a nd  Z .  W o jn a ,  “ R e th in ki ng  th e   in c e pt i o n  a r c hi t e c tu r e   f o r   c o mput e r   vi s io n, ”   in   P r oc e e di ngs   of   th e   I E E E   C om put e r   Soc ie ty   C onf e r e n c e   on  C om put e r   V is io n  and  P at te r n  R e c ogni ti on ,  J un.  2016,  v o l.   2016 - D e c e m, pp. 2818 – 2826, d o i:  10.1109 /C V P R .2016.308.   [ 26]   F .  C ho l le t,   “ X c e pt io n :  D e e p  le a r n in g  w it h  de pt hw is e   s e pa r a bl e   c o nv o lu t io n s , ”   i n  P r oc e e d in g s   -   30 th   I E E E   C o n fe r e n c e   o n  C o m pu t e r   V i s io n  an d P at te r n R e c o gn it io n,  C V P R   20 17 ,  J u l.  2 01 7,  v o l.   20 17 - J a n u a r y ,  pp .  18 00 – 1 80 7,  do i :  10 .1 10 9/ C V P R .2 01 7. 19 5.             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J   I n f   &   C o m m u n   T e c hn o l     I S S N:   2252 - 8776       A n  ar ti f icial  int e ll igent  s y s tem   f or   c ott on  lea f  dis e as e   de tec ti on   ( P r iyank a  J adhav )   959   B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS         P ri y a nk a   J a dh a v           i s   an   A s s i s t an t   Pro fe s s o r,   D e p art me n t   o f  In fo r m at i o n   T e ch n o l o g y ,   Raj ara m b ap u   In s t i t u t e   o f  T ec h n o l o g y ,   Raj aramn ag ar ,   Sa k h ara l e ,   Ma h aras h t ra,   I n d i a .   Sh e   i s   a  Ph . D .   S c h o l ar,   C o m p u t e r  E n g i n ee ri n g ,   D rs .   K i ran   a n d   Pa l l a v i   G l o b al   U n i v e rs i t y ,   V ad o d ara.   Pro f .   Pr i y a n k a   N .   J ad h a v   i s   a   d ed i c at e d   a c a d emi c i a n   w i t h   1 1   y ears   o f   e x p e r i en ce  i n   t e ach i n g   a n d   r e s e ar c h .   H e r  r e s e ar ch   an d   a c ad emi c   i n t e r e s t s   s p an   m u l t i p l e   d o m ai n s ,   i n c l u d i n g   d ee p   l e arn i n g ,   m a ch i n e   l e arn i n g ,   i m ag e  p ro ce s s i n g ,   h u m an - c o m p u t e r   i n t e ra c t i o n ,   an d   a rt i f i c i a l   i n t el l i g en ce .   Pr o f.   J ad h av   h as   p u b l i s h e d   1 5   re s e ar c h   p ap e rs   i n   n at i o n a l   an d   i n t e r n at i o n al   j o u rn a l s   an d   co n f e r en ce s .   S h e   i s   a n   e s t eeme d   l i f e   mem b e r  o f   t h e  In d i an   S o c i e t y   f o r  T ech n i c al   E d u c at i o n   (I ST E ).   S h e   c a n   b e  c o n t ac t e d   at   em ai l :   p ri y a n k a n j a d h a v 2 9 @ g m ai l . co m .         P ra g a ti   P a ti l           i s   an   A s s i s t an t   Pro fe s s o r  i n   D e p art men t   o f  I n f o r m at i o n   T ech n o l o g y ,   Raj aram b ap u   In s t i t u t e   o f  T ech n o l o g y ,   Raj ara mn ag ar,   Sak h aral e,   Ma h aras h t ra,   I n d i a.   Sh e  i s   a  Ph . D .   S ch o l ar,   C o m p u t e r   E n g i n ee r i n g ,   at   D rs .   K i ra n   a n d   Pal l av i   G l o b al   U n i v e rs i t y ,   V a d o d ara.   Pro f.   Prag at i   P .   Pat i l   h av e   0 7   y e ars   o f  e x p e ri en ce   i n   t e a c h i n g   a n d   r e s e arch .   H e r  ar e as   o f  i n t e r e s t   i n   r e s e ar c h   a n d   a c ad em i c  i n c l u d e s   D ee p   L e arn i n g ,   Ma c h i n e  L e ar n i n g ,   Im ag e   Pr o ce s s i n g .   Pro f .   Pat i l   h as   p u b l i s h e d   1 4   re s e ar c h   p ap e rs   i n   n at i o n al   an d   i n t e rn at i o n a l   p u b l i c at i o n s   an d   c o n f e r e n ce s ,   m ak i n g   m a j o r   co n t ri b u t i o n s   t o   h e r   f i e l d s   o f   i n t e r e s t .   S h e   c a n   b e  c o n t ac t ed   at   em ai l :   p rag at i . p at i l 1 9 8 9 @ g m a i l . co m .           N i tes h   S u reja           i s   c u rr en t l y   em p l o y ed   w i t h   K PG U   U n i v e rs i t y ,   V ad o d ara,   G u j arat ,   I N D I A .   H e   i s   w o r k i n g   as   t h e  Pro f e s s o r  at   t h e  K r i s h n a  S c h o o l   o f  E me rg i n g   T ec h n o l o g y   a n d   A p p l i ed   R e s e ar c h ,   o n e   o f  t h e  c o n s t i t u en t   i n s t i t u t e s   o f   K PG U .   H i s   cu rr e n t   r e s e ar c h   i n t e r e s t s   i n c l u d e  m a c h i n e  l e ar n i n g ,   d at a  s ci e n ce ,   art i fi ci al   i n t el l i g e n ce,   a n d   al g o r i t h m s   i n s p i red   b y   n at u r e .   H e  h as   b ee n   a  t e a ch e r  f o r  mo r e   t h a n   2 3   y e ars .   Pu b l i c at i o n s   w i t h   SCO PU S  a n d   G o o g l e  i n d e x e s   h av e   p u b l i s h e d   h i s   s t u d y   fi n d i n g s .   H e  h as   me n t o r ed   t w o   Ph . D .   c a n d i d at e s   an d   i s   cu rr e n t l y   me n t o r i n g   f i v e   P h D   c an d i d at e s .   H e   c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   n n m s u r e j a @ g m a i l . co m .         N a n d i n i   C h a u d h a ri           i s   recen t l y   w o rk i n g   as   Pro f e s s o r   an d   D i r ec t o r,   K ri s h n a  S c h o o l   o f  E m e r g i n g   T ech n o l o g y   a n d   A p p l i e d   r e s e ar c h ,   K PG U   U n i v e rs i t y ,   V ad o d ara,   G u j arat .   Sh e  h as   mo re  t h an   3 0   y e ars   o f   e x p e ri en c e.   S h e   i s   cu rren l y   g u i d i n g   6   R e s e ar ch   S ch o l ars   u n d e r  fa cu l t y   o f  s c i e n ce  an d   t ech n o l o g y   at   N o rt h   Ma h aras h t ra  U n i v e rs i t y   (N MU )  a n d   K PG U .   H e r  1 7   p ap e rs   h av e  b e en   p u b l i s h ed   i n   j o u r n al s   i n d e x ed   i n   SCO PU S/ W O S/ U G C  l i s t ed   j o u rn a l s   an d   r e p u t e d   j o u r n al s .   H e r   r e s e ar ch   i n t e r e s t   i n cl u d e s   i m a g e   an d   v i d e o   p ro ce s s i n g ,   A I ML ,   I O T   an d   Q u a n t u m   Co m p u t i n g .   S h e   h ad   p u b l i s h ed   an d   f i l e  2   p at e n t s .   Sh e  i s   mem b e r  o f  BO S  i n   CSE at   N MU   an d   K P.   S h e   c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   n an d i n i 1 1 3 @ g m ai l . co m .         Hel i   S u reja           i s   c u rr en t l y   a  s t u d en t   o f  M. S.   D at a  Sci en ce   at   d e p e rt men t   o f  c o m p u t e r   an d   d at a  s c i en ce ,   T ag l i at el a  C o l l e g e  o f   E n g i n ee ri n g ,   U n i v e rs i t y   o f  N ew   H av e n ,   CT ,   U S A .   Sh e  i s   g rad at ed   at   D e p art me n t   Co m p u t e r  S ci e n ce  an d   E n g i n ee ri n g ,   Bab ari a  In s t i t u t e   o f  T ec h n o l o g y -   V ad o d ara,   G u j arat ,   IN D IA .   Sh e   w as   a  s t u d en t   o f   G u j arat   T ec h n o l o g i c a l   U n i v e rs i t y ,   A h med ab ad ,  G u j arat ,   I n d i a.   Sh e  h as   p u b l i s h ed   t w o   r e s e arch   p ap e rs   i n   s co p u s   i n d e x e d   j o u r n al s .   S h e   h as   al s o   p u b l i s h ed   o n e   b o o k   c h ap t e r  i n   a  s p ri n g e r  s c o p u s   i n d e x e d   b o o k .   Sh e   c an   b e   c o n t ac t e d   at   em a i l :   h el i s u r ej a1 7 @ g m ai l . co m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.