I n te r n ati o n al   Jo u r n al   o f  A d v an c e s   i n   A p p l i e d   S c i e n c e s   (I JA A S )   V o l .   1 5 ,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   20 2 6 ,   pp .   954 ~ 96 3   IS S N :   2252 - 8814 ,  D O I :   10. 1 1591 / i j a a s . v 1 5 . i 3 . pp 954 - 96 3             954       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i j aas . i a e s c or e . c om   W h e a t   l e a f   d i se a se   c l a ss i f i c a t i o n   u s i n g   v i s i o n   t r a n s f o r m e r   b a sed   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h       P.   A s h w i n i 1 ,   D.   M y th i l i 2 ,   P.   Jyo th i 3 ,   K.   S w ath i 4 ,   G.   R am a   K r i s h n a 5 ,   M.   S o w m ya 6   1 D e p a rt m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   S r e e n i d h i   U n i v e r s i t y ,   H y d e ra b a d ,   I n d i a   2 D e p a rt m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   V a s a v i   C o l l e g e   o f  E n g i n e e r i n g ,   H y d e ra b a d ,   In d i a   3 D e p a rt m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   T e e g a l a   K ri s h n a   Re d d y   E n g i n e e ri n g   Co l l e g e ,   H y d e ra b a d ,   In d i a   4 D e p a rt m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   C V R   Co l l e g e   o f  E n g i n e e ri n g ,   H y d e ra b a d ,   I n d i a   5 D e p a rt m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   Y J R  D M S   C o l l e g e   o f   E n g i n e e ri n g ,   M a c h i l i p a t n a m ,   In d i a   6 D e p a rt m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   S t a n l e y   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y   fo r  W o m e n ,   H y d e ra b a d ,   In d i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d   J ul   27,   20 25   R e v i s e d   J un   6 ,   2026   A c c e pt e d   J un  17 ,   2026       W he a t   c r o ps   c a n   be   a f f e c t e d   by   num e r o us   f ung a l   di s e a s e s   l i ke   l e a f   r u s t ,   s t r i p e   r us t ,   a nd   s t e m   r us t .   T h e s e   d i s e a s e s   c a n   s i g ni f i c a n t l y   r e duc e   y i e l d   a nd   g r a i n   qua l i t y   a nd   a l s o   r e s ul t   in   h i g hl y   e c o no m i c   da m a g e .   D e t e c t i o n   of   di s e a s e s   at   an   e a r l y   s t a g e   is   t he   m a i n   a nd   m o s t   c o m pl e x   t a s k   f o r   f a r m e r s   du e   to   c o m m o n   m o r pho l og i c a l   p r o pe r t i e s   l i ke   c o l o r ,   s ha pe ,   t e x t u r e ,   a nd   e dg e s .   D e e p   l e a r ni ng   ( D L )   o f f e r s   a   po w e r f ul   s o l u t i o n   f o r   de t e c t i ng   w he a t   c r o p   di s e a s e s   du e   to   i t s   a b i l i t y   to   a c c ur a t e l y   i de n t i f y   di s e a s e s ,   e v e n   in   c o m pl e x   f i e l d   c o ndi t i o ns ,   a nd   f a c i l i t a t e   e a r l y   i nt e r v e n t i o n.   By   a n a l y z i ng   i m a g e s ,   DL   m o de l s   c a n   l e a r n   c o m pl e x   pa t t e r ns   a s s o c i a t e d   w i t h   v a r i o us   di s e a s e s ,   e na b l i ng   f a s t e r   a nd   m o r e   r e l i a bl e   d i a g no s e s   t ha n   t r a di t i o na l   m e t ho ds .   In   t h i s   pa pe r   u s e   D L   m o de l s   f o l l o w e d   by   a   v i s i o n   t r a ns f o r m e r   m o de l   ( V i T M )   to   e xt r a c t   m ul t i l e v e l   f e a t ur e s   to   f o c us   m o r e   on   t h e   d i s e a s e - i nf e c t e d   a r e a   on   t he   pl a n t   w i t h   e nh a nc e d   a c c ur a c y .   D L   m o de l s   e x t r a c t   h i e r a r c h i c a l   f e a t u r e s ,   w he r e a s   t r a n s f o r m e r   m o de l s   a r e   u t i l i z e d   to   c a p t ur e   g l o ba l   de pe nd e nc i e s   a nd   c o nt e xt ua l   r e l a t i o ns hi p s   w i t hi n   t he   i m a g e .   In   t he   p r o po s e d   r e s e a r c h   e v a l ua t e d   v a r i o us   DL   m o de l s ,   I nc e pt i o nV 3 ,   E f f i c i e n t N e t - B0 ,   v i s u a l   g e o m e t r y   g r o up  16  ( VGG - 16 ) ,   a n d   R e s N e t - 50   w i t h   v i s ua l   t r a n s f o r m e r s   on   t he   w he a t   d i s e a s e   de t e c t i o n   d a t a s e t   of   367 9   i m a g e s   a nd   a c hi e v e d   a c c ur a c y   r a t e s   of   98. 7 % ,   97. 6 % ,   93 . 9 % ,   a n d   97 . 5 % ,   r e s pe c t i v e l y .   T h e   e x pe r i m e nt   pr o v e d   t ha t   I n c e pt i o nV 3   o ut pe r f o r m s   t h e   o t h e r   m o de l s .   Ke y w or d s :   A gri c ul t u r e   Cl a s s i f i c a t i o n   D e e p  l e a rni n g   P l a n t   d i s e a s e s   P r e p r o c e s s i n g   V i s ua l   t ra n s f o r m e r   T hi s   is   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   CC   BY - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   P .   A s h w i ni   D e pa rt m e n t   o f   Co m put e r  S c i e n c e   a nd  E n g i n e e r i ng,   S r e e n i d hi   U ni v e r s i t y   H y de r a b a d,   I n di a   E m a i l :   a s h w i ni _c s e @ m v s r e c . e du. i n   o r   a s h w i ni r e ddy 90@ gm a i l . c o m .       1.   I N TR O D U C TI O N   In   I n di a ,   w h e a t   is   a   v i t a l   c r o p   t h a t   is   us e d   as   a   s t a pl e   a nd   g r e a t l y   e n ha n c e s   t h e   na t i o n ’ s   food   s e c ur i t y .   A f t e r   C h i na ,   I n d i a   is   t h e   w o r l d ’ s   s e c o n d - l a rge s t   p r o duc e r   of   w h e a t   a n d   p l a y s   an   i m po r t a n t   r o l e   in   t h e   g l o b a l   w h e a t   m a r ke t .   V a ri o us   f un ga l   i n f e c t i o n s   can   h a v e   a   s ub s t a nt i a l   i m p a c t   on   t h e   y i e l d   a n d   qua l i t y   of   w h e a t   c r o ps .   T h e s e   di s e a s e s   i n c l ude   po w de r y   m i l de w ,   tan   s po t ,   F us a r i u m   h e a d   b l i g ht ,   r us t s ,   s m ut s ,   a n d   S e pt o r i a   l e a f   b l o t c h .   P a rt i c ul a r l y ,   r us t s   i n f l i c t   s i g n i f i c a nt   ha r m   t ha t   l o w e r s   gra i n   qu a l i t y   a n d   r e duc e s   y i e l d   [1].   T h e s e   f un ga l   di s e a s e s   a r e   pa rt i c ul a r l y   de t ri m e n t a l   b e c a us e   t h e y   c a us e   l o s s   in   y i e l d   a nd   de t e r i o ra t e   t h e   c h e m i c a l   c o m pos i t i o n   of   t h e   g ra i n.   N e v e r t h e l e s s ,   t h e   p r o duc t i o n   of   w h e a t   is   s e v e r e l y   c o n s t r a i n e d   by   a   p l e t h o ra   of   di s e a s e s   l i ke   l e a f ,   s t e m ,   s t ri pe   rus t s ,   a nd   f u n gi .   M o s t   t r a d i t i o na l   m e t h o ds   of   di s e a s e   de t e c t i o n   de pe n d   on   v i s ua l s ,   w h i c h   e n t a i l   m a nua l   i n s pe c t i o n s   t h a t   a r e   o f t e n   l a c e d   w i t h   i n c o n s i s t e n c i e s   a nd   s ub j e c t i v i t y   [2].     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A dv   A ppl   S c i     IS S N :   2252 - 8814       W he at   l e a f   d i s e as e   c l as s i f i c at i on   us i ng   v i s i on   t r a ns f or m e r   ba s e d  d e e p   l e ar ni ng  appr oa c h   ( P .   A s hw i ni )   955   In   t r a di t i o na l   a pp r o a c h e s ,   it   is   up   to   t h e   w o r ke r s   to   de t e r m i n e   w h e t h e r   t h e y   c a n   i de nt i fy   t h e   l e s i o n s   of   t h e   s pe c i f i c   a r e a   t hr o ug h   a dv a n c e d   e y e s i gh t .   Ide nt i f i c a t i o n   b e c o m e s   a   m a t t e r   of   pe r s o n a l   j udg m e n t ,   t h us   l e a di n g   to   t h e   w r o n g   i de nt i f i c a t i o n   of   di s e a s e s .   In   s o m e   c a s e s ,   a g r o n o m i s t s   or   p l a nt   pa t h o l o gi s t s   m i s t a ke nl y   i de nt i fy   t h e   i l l n e s s ,   w h i c h   l e a ds   to   i n e f f e c t i v e   c o n t r o l   m e a s u r e s .   To   p r e v e n t   da m a ge   to   c r o ps ,   t h e r e   is   a   n e e d   fo r   a c t i v e   i n t e r v e n t i o n   a n d   ra pi d   r e s po n s e   in   d i a g n o s i n g   a nd   p r e s c r i b i n g   t r e a t m e nt ,   w h i c h   m a ke s   t hi s   i s s ue   s ub s t a n t i a l   [3 ].   P r e v i o us   w o r k   h a s   i n v e s t i ga t e d   m a c hi n e   l e a rni n g   (M L )   a n d   de e p  l e a rn i ng  ( D L )   a pp r o a c h e s   for   de t e c t i n g   p l a nt   di s e a s e s .   W hi l e   t r a di t i o na l   ML   w a s   b a s e d   on   m a n u a l l y   de s i gn e d   f e a t u r e s .   To   r e s o l v e   t h e s e   i s s ue s ,   a   s o l ut i o n   ha s   c o m e   in   t h e   f o r m   of   D L ,   a   s u b di v i s i o n   of   a r t i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e   (A I) .   With   a dv a n c e m e n t s   in   c o m put e r   v i s i o n   t e c hn o l o gy ,   DL   h a s   b e e n   i nt e gra t e d   i nt o   t h e   f i e l d   of   c r o p   d i s e a s e   de t e c t i o n   b e c a us e   it   is   b o t h   e a s y   to   us e   a n d   hi g hl y   a c c ur a t e   [ 4] ,   [5] .   E v e n   t h o ug h   it   is   c r i t i c a l   for   g l o b a l   f oo d   s e c ur i t y ,   t h e r e   is   l i m i t e d   r e s e a r c h   on   v i s i o n - b a s e d   di s e a s e   de t e c t i o n   in   c e r e a l   c r o ps   us i n g   c o m pu t e r   v i s i o n   due   to   i s s ue s   w i t h   da t a s e t   a v a i l a b i l i t y   [6].       2.   R ELA TED   WO R K S   L o n g   et   al .   [7]   de v e l o p e d   a   DL   m o de l   to   c l a s s i fy   h e a l t h y   w h e a t   l e a v e s   a n d   f o ur   d i s e a s e   c a t e go r i e s   in   t h e   f i e l d   a n d   g l a s s h o us e   c o n di t i o n s   w i t h   an   a c c u r a c y   of   97. 05%.   H o s s e n   et   al .   [8 ]   p r o po s e d   a   w h e a t   di s e a s e   de t e c t i o n   s y s t e m   b a s e d   on   2D - c o n v o l ut i o na l   n e u ra l   n e t w o r ks   ( CN N )   w i t h   4 , 8 00   i m a ge s   a n d   r e po r t e d   98 . 84%   c l a s s i f i c a t i o n   a c c u r a c y .   F o r   c o t t o n   l e a f   di s e a s e   de t e c t i o n,   A hm a d   et   a l .   [9]   e v a l ua t e d   f i v e   D L   m o de l s   a n d   t w o   t r a n s f o r m e r - b a s e d   m o de l s .   T h e   a c c ur a c y   for   b i n a r y   c l a s s i f i c a t i o n   w a s   96 . 72% ,   a n d   for   m ul t i c l a s s   c l a s s i f i c a t i o n,   it   w a s   93 . 39% .   C h e n g   et   al .   [10]   i n c o r po ra t e d   a   po s i t i o na l   a t t e nt i o n   b l o c k   in to   R e s N e t   to   e nh a n c e   di s e a s e   l o c a l i z a t i o n   a n d   a c hi e v e d   an   a c c ura c y   of   96. 4% .   N i g a m   et   a l .   [11 ]   o b t a i n e d   an   a c c ura c y   of   98. 70 %   a nd   a n   F1 - s c o r e   of   98%   by   us i n g   t h e   E f f i c i e n t N e t - B0 - CB A M   m o d e l   on   t h e   W h e a t R us t 21   d a t a s e t .   A l h a r b i   et   a l .   [ 12]   p r o po s e d   a   f e w - s h o t   l e a rn i ng   f r a m e w o r k   b a s e d   on   E f f i c i e n t N e t   w i t h   a t t e n t i o n   m e c h a ni s m s   fo r   18   c l a s s e s   of   w h e a t   di s e a s e s   a n d   a c hi e v e d   93. 19%   a c c ura c y .   J o s e ph   et   al .   [1 3]   de v e l o pe d   a   m ul t i - c r o p   di s e a s e   da t a s e t   a nd   e v a l ua t e d   s e v e r a l   DL   m o de l s ,   w h e r e   t he   M ob i l e N e t   v a r i a n t s   a c hi e v e d   a c c ur a c i e s   a b o ve   96%   for   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   of   w h e a t   di s e a s e .   N i gus   et   al .   [14 ]   de v e l o p e d   a   DL - b a s e d   w h e a t   s t e m   r us t   g ra di ng   s y s t e m   b a s e d   on   i m a ge   p r e - p r o c e s s i n g   a n d   S o f t m a x  c l a s s i f i c a t i o n   w i t h   92 . 01%   t e s t i n g   a c c ura c y .     Z h a ng   et   al .   [ 15]   a pp l i e d   de e p   f e a t ur e   f us i o n   for   w h e a t   di s e a s e   di a g n o s i s   a n d   o b t a i n e d   b e t t e r   c l a s s i f i c a t i o n   pe r f o r m a n c e   t ha n   s i n g l e   i m a ge   f e a t u r e   s t ra t e gi e s .   F a n g   et   al .   [16]   p r o po s e d   a   l i g ht w e i ght   m ul t i s c a l e   CN N   w i t h   r e s i d ua l   a nd   i n c e pt i o n   m o dul e s ,   a n d   o b t a i n e d   9 8. 7%   a c c ura c y   fo r   w h e a t   di s e a s e   de t e c t i o n.     Wen   et   a l .   [17]   p r o po s e d   t h e   M n a s N e t - S i m A M   m o de l ,   w hi c h   c o m b i n e s   a t t e n t i o n   m e c ha n i s m s   a nd   t ra n s f e r   l e a rn i ng   to   i de nt i fy   w h e a t   di s e a s e s   w i t h   an   a c c ura c y   of   95. 14%.   A   h y b r i d   M o b i l e N e t - D e n s e N e t   m o de l   for   w h e a t   a n d   b a rl e y   di s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n   w a s   p r o po s e d   by   N a gpa l   et   a l .   [1 8].   T h e   SVM   c l a s s i f i c a t i o n   a c h i e v e d   an   a c c ur a c y   of   98. 89%   on   c r o p   di s e a s e   de t e c t i o n.   K a l p a na   et   al .   [19 ]   i nt e g r a t e d   S w i n  T ra n s f o r m e r s   a nd   r e s i du a l   n e t w o r ks   as   an   e n s e m b l e   for   c r o p   d i s e a s e   r e c o gn i t i o n   a n d   o b t a i n e d   b e t t e r   pe r f o r m a n c e   in   f e a t u r e   e xt ra c t i o n   a n d   c l a s s i f i c a t i o n .       3.   P R O P O S ED   M ETH O D   T h e   p r o po s e d   a r c hi t e c t u r e   s h o w n   in   F i gu r e   1   us e s   DL   a n d  a  v i s i o n   t ra n s f o r m e r   m o de l   (D L V i T M )   to   c l a s s i fy   w h e a t   l e a f   i m a ge s   i nt o   t hr e e   c l a s s e s :   h e a l t h y ,   y e l l ow   r us t ,   a n d   b r o w n   rus t .   T h e   m e t h o d   c o m b i n e s   t h e   pow e r f ul   f e a t ur e   e xt ra c t i o n   of   CN N s   ( E f f i c i e n t N e t - B0 ,   I nc e pt i o n V 3,   VGG - 16 ,   a nd   R e s N e t - 50 )   w i t h   t h e   gl o b a l   a t t e n t i o n   of   t r a n s f o r m e r s   to   i m p r o v e   t h e   m o de l ’ s   c a p a c i t y   to   r e c o gn i z e   s p a t i a l   f e a t u r e s .   T h e   i n i t i a l   s t e p   is   c a rri e d   o ut   by   a   s t a t e - of - t h e - a r t   t ra n s f e r   l e a rn i ng   m o de l ,   w h i c h   e xt r a c t s   r i c h   s pa t i a l   f e a t ur e s   f r o m   i n pu t   i m a ge s   a f t e r   p r e - t ra i ni n g   on   h uge   qua nt i t i e s   of   i m a ge   da t a .   In   t h e   s e c o n d   s t e p ,   t h e   p r o po s e d   m o de l   us e s   a     6 - l a y e r   m u l t i h e a d   s e l f - a t t e n t i o n   (w i t h   8   a t t e n t i o n   h e a ds   e a c h )   to   d i s c ov e r   t h e   r e l a t i o n s   a n d   de pe n de n c i e s   in   t h a t   s pa c e .   T h e   s e que n c e   d a t a   is   p a s s e d   t hr o ug h   t ra n s f o r m e r   pr o c e s s i n g   a nd   gl o b a l   a v e r a ge   po o l i n g   to   o b t a i n   a   s i ngl e   v e c t o r .   L a s t l y ,   t h e   r e s ul t   is   pa s s e d   to   a   f ul l y   c o nn e c t e d   l a y e r ,   w h i c h   c a l c ul a t e s   c l a s s   p r o b a b i l i t i e s   by   pr o j e c t i n g   t h e s e   t ra n s f o r m e d   f e a t u r e s   i nt o   t h e   f i n a l   c l a s s e s .     3. 1 .     I m age   d atas e t   T h e r e   a r e   737  t e s t i n g  i m a ge s   a n d   2, 942  t ra i n i n g   i m a ge s   i n  t h e   w h e a t   di s e a s e   de t e c t i o n   d a t a s e t   us e d  i n   t hi s   r e s e a r c h ,   a s   s h o w n   i n   T a b l e   1 .  T h e   i m a ge s   s h o w n   i n   F i gu r e   2  a r e   d i v i de d  i nt o   t hr e e   di f fe r e nt   g r o ups ,  w h e r e   b r o w n   r us t ,   a s   s h o w n  i n  F i gu r e   2 (a ) ;   h e a l t h y ,   a s   s h o w n   i n  F i gu r e   2 (b ) ;   a n d   y e l l ow   r us t ,   a s   s h o w n   i n  F i gu r e   2 (c ) .   T w o   of   t h e s e   c l a s s e s   i n c l u de   p i c t u r e s   o f   w h e a t   l e a v e s   w i t h  b r o w n   r us t   a n d   y e l l ow   r us t   d i s e a s e   t y p e s ,   w h i l e   o n e   c l a s s   r e p r e s e n t s   t h e   c a t e go r y   of   h e a l t h y   w h e a t   l e a v e s .   Im a ge s   f r o m   b o t h   l a b   a nd  f i e l d  s i t ua t i o n s   a r e   i n c l u de d  i n  t h e   d a t a s e t .   T h e   pi c t u r e s   a r e   1 , 02 4   ×   1 , 024   p i xe l s   i n   s i z e   a n d   h a v e   a   r e s o l ut i o n  o f    96  do t s   pe r  i n c h  ( DPI ).   F i gu r e   1   i l l us t r a t e s   t h e   o v e r a l l   a r c hi t e c t ur e   o f   t h e   p r o po s e d  m o de l   f o r   w h e a t   d i s e a s e   de t e c t i o n   a nd  c l a s s i f i c a t i o n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8814   Int   J   A dv   A ppl   S c i ,  V o l .   15,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   202 6 :   954 - 963   956       F i gur e   1.   P r o p os e d   b l oc k   di a gr a m   fo r   w h e a t   di s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n         (a )     (b )     (c )     F i gu r e   2.   W h e a t   l e a f   d i s e a s e   t y pe s   of   (a )   b r o w n   r us t ,   (b )  h e a l t h y ,   a n d  (c )   y e l l ow   r us t       T a b l e   1.   W h e a t   d i s e a s e   da t a s e t   de s c ri pt i o n   Cl a s s   T ra i n i n g   V a l i d a t i o n   T o t a l   Bro w n   ru s t   902   226   1 , 128   H e a l t h y   1 , 116   279   1 , 395   Y e l l o w   ru s t   924   232   1 , 156   T o t a l   2 , 942   737   3 , 679       3. 2 .    P r e p r o c e s s i n g   T h e   w h e a t   d i s e a s e   de t e c t i o n   d a t a s e t   w a s   c o l l e c t e d   f r o m   t h e   K a g gl e   r e po s i t o r y .   In   t h e   f i r s t   s t e p,   i m a ge s   w e r e   r e s i z e d   i nt o   t w o   di f f e r e n t   di m e n s i o n s ,   s uc h  a s   2 24   ×   224   a n d   299   ×   299 ,   t o   g i v e   t h e s e   i m a ge s   as   i n put   to   t h e   v a r i o us   t r a n s f e r   l e a rni n g   m o de l s .   T h e s e   r e s i z e d   i m a ge s   a r e   n o r m a l i z e d   to   a dj us t   t h e   p i xe l   i n t e n s i t y   r a nge s   b e t w e e n   0   a nd   1.   Co nt r a s t   s t r e t c h i n g   i m pr o v e s   t h e   c o n t r a s t   e nha n c e m e nt   of   an   i m a ge ,     w h i c h   h e l ps   t ra n s f e r   l e a rni n g   m o de l s   in   e xt ra c t i n g   t h e   m o s t   i m po r t a n t   f e a t u r e s   for   i m p r o v i n g     c l a s s i f i c a t i o n   pe r f o r m a n c e .     3. 3 .    D e e p   l e a r n i n g  m o d e l s   T h i s   s t udy   i m pl e m e n t e d   de e p  t ra n s f e r  l e a rni n g   m o de l s   t ha t   i n c l ude   a   v i s i o n   t ra n s f o r m e r   (V i T )   a t t e n t i o n  m o dul e   t o   e xt ra c t   f e a t ur e s   f r o m   p r e p r o c e s s e d  w h e a t   l e a f   i m a ge s .   T h e   a t t e nt i o n - e nha n c e d  f e a t u r e s   w e r e   us e d  t o   i m p r o v e   r e p r e s e n t a t i o n   qua l i t y .   V a ri o us   CN N   m o de l s   w e r e   t h e n  a p pl i e d   f o r   c l a s s i f i c a t i o n.     3. 3 . 1.   Eff i c i e n tN e t - B0   E f f i c i e n t N e t - B0 ,   a s   s h o w n   i n  F i g u r e   3 ,   is   a   l i g ht w e i gh t   b ut   s t r o n g   CN N   a r c h i t e c t u r e   p r e t ra i n e d   on   t h e   Im a ge N e t   da t a s e t .   E f f i c i e n t N e t - B0   is   c o n s t r uc t e d   as   a   s e ri e s   of   m ob i l e   i n v e rt e d  b o t t l e n e c k  c o n v o l ut i o n a l   (M B Co n v )   b l oc ks   w i t h   s que e z e - a n d - e xc i t a t i o n   (S E )   a t t e nt i o n   m e c h a ni s m s   [20] .   T h e   m o de l   e m pl oy s   a   c o m po un d   s c a l i ng   s t ra t e gy   to   m a i n t a i n   de pt h,   w i dt h,   a n d   r e s o l ut i o n   b a l a n c e d,   a c h i e v i n g   hi g h   a c c ura c y   w i t h   l o w   pa r a m e t e r s .   T h e   m o de l   s t a r t s   w i t h   a   s t e m   l a y e r   t ha t   do w n   s a m pl e s   t h e   i n pu t   i m a ge   (224   ×   224   ×   3)   to   a   112   ×   112   ×   32   f e a t u r e   m a p   by   a   S w i s h - a c t i v a t e d   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r .   S e v e n   M B Co n v   b l oc ks   a r e   a rr a nge d   w i t h   m u l t i pl e   ke rn e l   s i z e s   3   ×   3   or   5   ×   5   a n d   w i t h   e xpa n s i o n   ra t i o s   1   or   6 ;   h e n c e ,   t h e   n o   of   fe a t u r e   m a ps   is   ra i s e d   f r o m   16   to   320 ,   w h i c h   c a pt u r e s   c o m pl e x   r e p r e s e n t a t i o n s   of   t h e   i n pu t .   T h e   f e a t u r e   m a ps   a r e   up - s a m pl e d   to   7   ×   7   ×   1 , 28 0   at   t h e   t o p   c o n v o l ut i o n   l a y e r   to   e xt ra c t   t e x t u r e ,   c o l o r   g r a di e n t ,   a n d   di s e a s e   pa t t e rn s   f r o m   t h e   i m a ge .   T h e s e   f e a t ur e s   a r e   f l a t t e n e d   a nd   f e d   to   t h e   t ra n s f o r m e r  b l o c k  fo r   gl o b a l   c o n t e x t   l e a rn i ng   [ 21].     3. 3 . 2.   I n c e p t i o n V 3   In c e pt i o n V 3 ,   a s   s h o w n  i n  F i gu r e   4,   i s   a   h i g h - l e v e l   a r c h i t e c t ur e   f o r   de e p  c o n v o l ut i o na l   n e u ra l   n e t w o r ks   (D CN N s )   a nd   i s   us e d  f o r  di s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n  a nd  f e a t u r e   e xt ra c t i o n  o f   w h e a t   l e a f   di s e a s e s .   T h e   a r c hi t e c t u r e   c o n s i s t s   o f   a  s e r i e s   o f   c o n v o l ut i o n a l ,   po o l i ng,   a n d   i n c e pt i o n   m o dul e s   t h a t   w o r k  t o w a r ds   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A dv   A ppl   S c i     IS S N :   2252 - 8814       W he at   l e a f   d i s e as e   c l as s i f i c at i on   us i ng   v i s i on   t r a ns f or m e r   ba s e d  d e e p   l e ar ni ng  appr oa c h   ( P .   A s hw i ni )   957   e xt ra c t i n g   c o m pl e x   h i e ra r c hi c a l   f e a t u r e s   o n   a   w i de   r a ng e   o f   s pa t i a l   r e s o l ut i o n s .   T h e   e a r l y   l a y e r s   a r e   c o n c e r n e d   w i t h   t h e   e x t r a c t i o n  o f   b a s i c   f e a t ur e s   s uc h  a s   e dge s   a n d   t e xt u r e s .   P a ra l l e l   p r o c e s s i n g  o f   m u l t i - s c a l e   c o n vo l ut i o n s   (1   ×   1,   3   ×   3 ,   5   ×   5)   i s   e na b l e d  i n   e a c h   i ndi v i du a l   b l o c k.   A s   da t a   m o v e s   de e pe r   i n t o   t h e   n e t w o r k,   r e duc t i o n   b l o c ks   a r e   ut i l i z e d  t o   do w n s a m pl e   s pa t i a l   di m e n s i o n s   (f r o m   3 5   ×   35   t o   17   ×   17 ,   a n d  t h e n   t o   8   ×   8) ,     w h i l e   i n c r e a s i ng  t h e   f e a t u r e   de pt h.   T h e   f i n a l   i n c e pt i o n   l a y e r s   p r o duc e   h i g h - l e v e l   s e m a nt i c   f e a t u r e s   t ha t   a r e   c r i t i c a l   t o   a c c ura t e   c l a s s i f i c a t i o n.   T h e n,   a   gl o b a l   a v e ra ge   p oo l i ng  l a y e r   s um m a ri z e s   t h e   s pa t i a l   i n f o rm a t i o n  i n t o   a   2 , 048 - d i m e n s i o n a l   f e a t u r e   v e c t o r   [22].   T h i s   f e a t u r e   v e c t o r   i s   t h e n  pa s s e d  t hr o ug h   a   de n s e   l a y e r   w i t h    256  u ni t s   a nd  us i ng  r e c t i f i e d  l i n e a r   u ni t   ( R e L U )   a c t i v a t i o n ,   fo l l ow e d  by   a   dr o po ut   l a y e r   w i t h   a   s t a n d a r d  ra t e   of   0. 5  t o   p r e v e n t   t h e   r i s k   o f   ov e r f i t t i n g .           F i gu r e   3.   E f f i c i e n t B 0   a r c h i t e c t ur e           F i gu r e   4.   I n c e pt i o n V 3   a r c h i t e c t ur e       3. 3 . 3.   V G G - 16   T h e   VGG - 16   s t ruc t u r e   ha s   13   c o n v o l u t i o na l   l a y e r s ,   5   m a x - po o l i n g   l a y e r s ,   a nd   3   f u l l y   c o nn e c t e d   l a y e r s ,   a s   s h o w n  i n  F i g u r e   5 .   It   is   de s i g n e d   to   w o r k   w i t h   i nput   i m a ge s   of   s i z e   2 24   ×   2 24   ×   3,   w hi c h   is   t h e   s t a nd a rd   s i z e   for   r e d ,   g re e n ,   a n d   b l ue   ( R G B )   l e a f   i m a ge s   in   w h e a t   d i s e a s e   d a t a s e t s .   T h e   Co n v 1 _1   a nd   Co n v 1_2   a pp l y   64   f i l t e r s   of   3   ×   3   s i z e   w i t h   t h e   s a m e   p a d di ng ,   w hi c h   l e a ds   to   a   f e a t u r e   m a p   of   s i z e   2 24   ×   224   ×   64 .   T he   f i r s t   2   ×   2   m a x - po o l i ng   o pe r a t i o n   is   f o l l o w e d   t o   r e duc e   t h e   s pa t i a l   s i z e   to   11 2   ×   1 12   ×   64.   I n  b l o c k - 2 ,   1 28   f i l t e r s   a r e   a pp l i e d   t o   e a c h  c o n v o l u t i o na l   l a y e r ,   w hi c h   p r o duc e s   an   o u t p ut   of   1 12   ×   11 2   ×   128 ,   w h i c h   is   t h e n   do w n s a m p l e d   to   56   ×   56   ×   12 8.   T h e   nu m b e r   of   f i l t e r s   is   do ub l e d   to   2 56   in   b l o c k - 3   a nd   ge n e ra t e s   an   o ut pu t   of   56   ×   56   ×   256 .   T he   s e c o nd   2   ×   2   m a x - po o l i ng   l a y e r   r e d uc e s   it   to   28   ×   28   ×   256 .   A   51 2 - f i l t e r  i s   a pp l i e d  t o   b l o c ks - 4  a n d   5  i n  e a c h  c o n v o l u t i o na l   l a y e r,   w hi c h   p r o g r e s s i v e l y   do w n s a m p l e   to   14   ×   14   ×   512 ,   a n d   f i na l l y ,   a f t e r   t h e   f i f t h   m a x - po o l i ng   l a y e r ,   t h e   f e a t u r e   m a p   i s   r e d uc e d   to   a  7   ×   7   ×   5 12   d i m e n s i o n   [ 23] .           F i gu r e   5.   VGG - 16   a r c hi t e c t u r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8814   Int   J   A dv   A ppl   S c i ,  V o l .   15,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   202 6 :   954 - 963   958   3. 3. 4.   R e s N e t - 50   R e s N e t - 50 ,   a s   s h o w n   in   F i gu r e   6 ,   is   a   50 - l a y e r   CN N   a r c hi t e c t ur e   w i t h   i t s   s i g na t u r e   r e s i dua l   l e a rni n g   a pp r o a c h   t ha t   a s s i s t s   in   o v e r c o m i n g   t h e   v a ni s h i n g   g r a d i e n t   p r o b l e m   t y pi c a l   of   l o n g   n e t w o r ks .   T h e   m o de l   b e gi n s   by   a c c e pt i n g   R G B   i m a ge s   of   w h e a t   l e a v e s   w i t h   a   s i z e   o f   224   ×   224   ×   3.   A   f e a t u r e   m a p   of   s i z e     112   ×   1 12   ×   64   is   ge n e r a t e d   by   a ppl y i n g   a  7   ×   7   c o n v o l ut i o na l   l a y e r s   w i t h   64   f i l t e r s   a n d   a   s t ri de   of   2.   S pa t i a l   di m e n s i o n s   a r e   f ur t h e r   r e duc e d   to   56   ×   56   ×   64   by   a ppl y i n g   a  3   ×   3   max - po o l i n g   l a y e r s   w i t h   a   s t r i de   of   2.   R e s N e t - 50   c o n s i s t s   of   fo ur   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r   s t a ge s   (c o n v 2_x   to   c o n v 5_x),   e a c h   of   w h i c h   c o n s i s t s   of   a   s e r i e s   of   s e v e r a l   b o t t l e n e c k   r e s i du a l   b l o c ks   [24].       ( , ) = ∑ ∑ ( + , + ) . ( , ) − 1 = 0 − 1 = 0   (1)     ( ∗ + ) = ( ( ) )   (2)     ( , ) = = 0 − 1 = 0 − 1 ( . + , . + )   (3)     S t a g e   1   ( c o n v 2_ x)   c o m b i n e s   t h r e e   r e s i d ua l   b l oc k s   t h a t   pr oj e c t   t h e   i n put   i n t o   fe a t ur e   m a ps   of   s i z e     56   ×   56   ×   256.   D ur i n g   S t a ge   3   (c o n v 4_x )   w i t h   s i x   bot t l e n e c k   b l oc k s ,   t h e   n e t w o r k   s t r e n gt h e n s   fe a t ur e   e xt r a c t i o n   at   a   s pa t i a l   s c a l e   of   14   ×   14   ×   1 , 024.   S t a g e   4   (c o n v 5_ x)   d ow n s c a l e s   t h e   s pa t i a l   r e s o l ut i o n   to     7   ×   7   ×   2 , 048.     ( ) = ∑ = 1   (4)           F i gu r e   6.   R e s N e t - 50   a r c h i t e c t ur e       3. 3 . 5.   V i s u al   t r an s fo r m e r   at te n ti o n   m o d e l   T h e   i ni t i a l   f e a t ur e s   o b t a i n e d   f r o m   t h e   di f f e r e n t   DL   m o de l s   a r e   pa s s e d   as   i n pu t   to   t h e   V i T   a t t e nt i o n   m o de l   t o   ge t   de e p   fe a t u r e s .   V i T ,   a s   s h o w n   in   F ig u r e   7   is   a   m o de l   t h a t   ut i l i z e s   s e l f - a t t e n t i o n   m e c h a ni s m s   to   de a l   w i t h   i m a ge s .   T h e   V i T   a r c h i t e c t u r e   is   m a de   up   of   a   s e que n c e   of   t ra n s f o r m e r   b l o c ks .   E a c h   t ra n s f o r m e r   b l oc k   ha s   t w o   s u b - l a y e r s :   a   m ul t i - h e a d   s e l f - a t t e nt i o n   s ub - l a y e r   a n d   a   f e e d - fo r w a r d   s ub - l a y e r   [25] .     T h e   s e l f - a t t e n t i o n   l a y e r   c o m put e s   t h e   a t t e nt i o n   w e i gh t s   for   e ve r y   pi xe l   of   t h e   w h e a t   l e a f   i m a ge   in   r e l a t i o n   to   a l l   o t h e r   p i xe l s ,   w h e r e a s   t h e   f e e d - fo r w a r d   l a y e r   pe r f o r m s   a   n o n - l i n e a r   t ra n s f o r m a t i o n   on   t h e   o ut put   of   t h e   s e l f - a t t e n t i o n   l a y e r .   T h e   m u l t i - h e a d   a t t e nt i o n   ge n e ra l i z e s   t hi s   m e c ha n i s m ,   w h i c h   is   o b s e r v e d   by   t h e   m o de l   f oc us i n g   on   v a r i o us   r e g i o n s   of   t h e   i n pu t   s e que n c e   at   t h e   s a m e   t i m e .   V i T   a l s o   ha s   a   pa t c h   e m b e ddi n g   lay e r ,   w h i c h   s pl i t s   t h e   i m a ge   i n t o   pa t c h e s   of   f i xe d   s i z e   a n d   p r o j e c t s   e a c h   pa t c h   i n t o   a   h i g h - di m e n s i o na l   v e c t o r   r e p r e s e n t a t i o n.   T h e   p a t c h   e m b e ddi n gs   a r e   pa s s e d   t hr o ug h   t he   t r a n s f o r m e r   b l o c ks   for   p r o c e s s i n g .   T h e   o ut pu t   of   t h e   V i T   a r c hi t e c t u r e   is   a   c l a s s   p r e di c t i o n   us i n g   a  f ul l y   c o n n e c t e d   l a y e r .   T h e   f i r s t   s t e p  i s   t o   f e e d  t h e   f e a t ur e s   t ha t   a r e   e xt r a c t e d   t hr o ug h  t h e   t ra n s f e r   l e a rni n g   m o de l   t o   t h e   V i T   m o de l ,   w h e r e by   t h e   e xt ra c t e d   f e a t u r e s      a r e   m a p pe d  i n t o   a   2 D   i m a ge   ∈   ∗ ∗   d i m e n s i o n s ,   w h e r e     i s   t h e   l e n g t h ,     i s   t h e   w i dt h   o f   t h e   i m a ge ,   a n d     i s   t h e   n um b e r   of  c h a nn e l s .   T h e   l a s t   di m e n s i o n s   o f   t h e   o r i gi na l   f e a t u r e s   t h a t   a r e   e xt r a c t e d   by   pr e - t ra i n e d   m o de l s :   E f f i c i e n t N e t - B0 ,   I n c e pt i o n V 3 ,   V G G - 16 ,   a n d  R e s N e t - 50   a r e     7 ∗ 7 ∗ 1 , 280 ,    8 ∗ 8 ∗ 240 ,   7 ∗ 7 ∗ 512 ,   a nd    7 ∗ 7 ∗ 2 , 048 ,   r e s pe c t i v e l y .     T h e n  t h e s e   f e a t ur e s   a r e   p a s s e d  a s   i nput   t o   t h e   V i T   m o de l   t o   be   pr o c e s s e d.   T o   c o nn e c t   t o   t h e   t r a n s f o r m e r ,   t h e   2D   f e a t u r e   m a p  i s   r e s h a pe d   i nt o   a   s e que n c e   o f   i m a ge   pa t c h e s .   F o r  i n s t a n c e ,   t h e   f e a t u r e   m a p   i s   u n f o l de d  f r o m   (7 ,   7 ,   1 , 28 0)   i nt o   (49 ,   1 , 2 80) ,   i n  w h i c h  e a c h  o f   t h e   49   p a t c h e s   i s   us e d   a s   a   t o ke n  i n pu t   t o     t h e   t r a n s f o r m e r   e n c o de r ,   a n d  1 , 28 0  de n o t e s   t h e   de pt h  o f   t h e   f e a t u r e   r e pr e s e nt a t i o n   (c h a nn e l s )  a t   a   gi v e n   s pa t i a l   l o c a t i o n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A dv   A ppl   S c i     IS S N :   2252 - 8814       W he at   l e a f   d i s e as e   c l as s i f i c at i on   us i ng   v i s i on   t r a ns f or m e r   ba s e d  d e e p   l e ar ni ng  appr oa c h   ( P .   A s hw i ni )   959       F i gu r e   7.   V i s u a l   t ra n s f o r m e r   a t t e nt i o n  m o de l   for   w h e a t   di s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n       4.   R ES U LTS   AND   DISCUSSIO N   D i f fe r e n t   DL   m o de l s   w i t h  a  v i s ua l   t ra n s f o r m e r  a r e   e xpe r i m e nt e d  w i t h   a n d  e v a l u a t e d  w i t h  r e s pe c t   t o  t h e i r   pe r f o r m a n c e ,   a s   s h o w n   i n  T a b l e   2.   T h e   v a ri o us   pe r f o rm a n c e   m e t r i c s ,   a c c ura c y ,   pr e c i s i o n,   r e c a l l ,   a nd    F1 - s c o r e ,   a r e   e v a l ua t e d  a nd  c o m pa r e d  f o r   fo ur   di f f e r e n t   DL   m o de l s :   E f f i c i e n t N e t - B0 ,   I n c e pt i o n V 3 ,   V G G - 16 ,   a n d   R e s N e t - 50   w i t h  a  h y b r i d   D L V i T M .   T a b l e   2  p r e s e n t s   t h e   pe r f o r m a n c e   e v a l ua t i o n  o f   t h e   D L   m o de l s   i n t e g r a t e d  w i t h   V i T   us i n g  p r e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F 1 - s c o r e ,   a n d  a c c ur a c y   m e t r i c s .   F i gu r e   8   i l l us t ra t e s   t h e   p r e c i s i o n ,   r e c a l l ,   a nd  F 1 - s c o r e   a c hi e v e d  by   t h e   I n c e pt i o n V 3 ,   E f f i c i e nt N e t - B0 ,  VGG - 16 ,   a n d   R e s N e t - 50   m o de l s   f o r   b r ow n  r us t ,   h e a l t h y ,   a nd   y e l l ow   r us t   w h e a t   l e a f   c l a s s e s .   T h e   r e s ul t s   i n di c a t e   t ha t   I n c e pt i o n V 3   a nd   R e s N e t - 50   pr o v i de   s upe ri o r   c l a s s i f i c a t i o n   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 .       T a b l e   2.   P e r f o r m a n c e   m e a s u r e s   of   D L   m o de l s   w i t h   V i T   M o d e l   Cl a s s   P re c i s i o n   ( % )   Re c a l l   (% )   F1 - s c o r e   ( % )   A c c u ra c y   ( % )   In c e p t i o n V 3   +   V i T   Bro w n   ru s t   9 8 . 7   9 8 . 2   9 8 . 4   9 8 . 7   H e a l t h y   9 9 . 3   9 9 . 6   9 9 . 4   Y e l l o w   ru s t   9 8 . 1   9 8 . 7   9 8 . 4   E ffi c i e n t N e t - B0   +   V i T   Bro w n   ru s t   9 6 . 8   9 7 . 2   97   9 7 . 6   H e a l t h y   9 7 . 9   9 7 . 5   9 7 . 7   Y e l l o w   ru s t   9 7 . 3   9 7 . 6   9 7 . 4   V G G - 16   +   V i T   Bro w n   ru s t   9 3 . 4   9 2 . 8   9 3 . 1   9 3 . 9   H e a l t h y   9 4 . 7   9 4 . 2   9 4 . 4   Y e l l o w   ru s t   9 3 . 9   9 4 . 1   94   Re s N e t - 50   +   V i T   Bro w n   ru s t   97   9 6 . 8   9 6 . 9   9 7 . 5   H e a l t h y   9 7 . 4   9 7 . 7   9 7 . 6   Y e l l o w   ru s t   9 7 . 1   9 7 . 3   9 7 . 2             F i gu r e   8.   G ra p h i c a l   pe r f o r m a n c e   of   pr o po s e d   m o de l s   fo r   w he a t   l e a f   d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n       F i gu r e   9  p r e s e n t s   t h e   c o n f us i o n   m a t ri x  o b t a i n e d  f o r   t h e   p r o po s e d  w h e a t   r us t   di s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n  us i n g   I n c e pt i o n v 3  (F i gu r e   9(a ) )  a n d   E f f i c i e n t N e t - B0   (F i gu r e   9(b ))   m o de l s .   T h e   r o w s   r e p r e s e n t   t h e   a c t u a l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8814   Int   J   A dv   A ppl   S c i ,  V o l .   15,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   202 6 :   954 - 963   960   c l a s s   l a b e l s ,   w hi l e   t h e   c o l um n s   de n o t e   t h e   p r e di c t e d   c l a s s   l a b e l s .   F i g u r e   10   de pi c t s   t h e   t ra i ni n g   a n d   v a l i da t i o n   a c c ur a c y   (F i gu r e   1 0(a ))   a n d   l o s s   (F i gu r e   10(b ))   c u r v e s   o f   t h e   p r o po s e d  In c e pt i o n V 3  m o de l   o v e r   s uc c e s s i ve   e poc h s .   F i gu r e   11   i l l us t ra t e s   t h e   t ra i ni n g  a n d   v a l i d a t i o n   a c c ur a c y   (F i gur e   11( a ))   a n d  l o s s   (F i gu r e   11(b ))  cu r v e s   of   t h e   E f f i c i e n t N e t - B0   m o de l   a c r o s s   m ul t i p l e   t r a i n i n g  e po c h s .   T a b l e   3  c o m pa r e s   t h e   pe r f o r m a n c e   of  t h e   p r o po s e d  In c e pt i o n V 3   +   V i T   m o de l   w i t h   s e v e r a l   r e c e nt l y   r e po r t e d  D L   a pp r o a c h e s   fo r   pl a n t   di s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n.   T h e   p r o po s e d  m o de l   a c h i e v e s   a n   a c c ura c y   of   98. 7% ,   o ut pe r f o r m i ng  M na s N e t - S i m A M ,   D e n s e N e t ,   CN N ,   a n d   E f f i c i e n t N e t - b a s e d  m e t h o ds .           (a )       (b )     F i gu r e   9.   Co n f us i o n   m a t r i x   f o r   w h e a t   d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n   u s i ng  ( a )  I n c e pt i o n v 3  a n d   (b )  E f f i c i e n t N e t - B0         (a )     (b )     F i gu r e   10 .   I n c e pt i o n V 3   c ur v e   o f   (a )  a c c u r a c y   a n d   (b )   l o s s         (a )     (b )     F i gu r e   11 .   A c c u r a c y   a n d   l o s s   c ur v e   o f   E ff i c i e n t N e t - B0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A dv   A ppl   S c i     IS S N :   2252 - 8814       W he at   l e a f   d i s e as e   c l as s i f i c at i on   us i ng   v i s i on   t r a ns f or m e r   ba s e d  d e e p   l e ar ni ng  appr oa c h   ( P .   A s hw i ni )   961   T a b l e   3.   Co m p a r i s o n   of   pr o po s e d   m o de l s   w i t h   e xi s t i ng   m e t ho ds   Re fe r e n c e   D a t a s e t   Cl a s s   M o d e l   A c c u ra c y   ( % )   W e n   e t   a l .   [1 7 ]   W h e a t   f u n g i   d i s e a s e s   6   M n a s N e t - S i m A M   9 5 . 1 4   A h m a d   e t   a l .   [9 ]   Co t t o n   l e a f   i m a g e s   3   D e n s e N e t   9 1 . 6 6   K h a m p a ri a   e t   a l .   [2 0 ]   M u l t i - c r o p   l e a f   5   CN N   9 7 . 5   A l h a r b i   e t   a l .   [1 2 ]   W h e a t   d i s e a s e   18   E ffi c i e n t N e t   9 3 . 1 9   P ro p o s e d   m o d e l   W h e a t   d i s e a s e   d e t e c t i o n   3   In c e p t i o n V 3   +   V i T   9 8 . 7       5.   C O N C LU S I O N   In   t h i s   w o r k   h a n dl e d   t h e   f un da m e n t a l   i s s u e   of   e a r l y   a n d   pr e c i s e   de t e c t i o n   of   w h e a t   c r o p   di s e a s e   by   e m pl oy i n g   D L   a n d   v i s ua l   t r a n s fo r m e r   m o d e l s .   T hr o ugh   t h e   us e   of   t h e   p ow e r   of   CN N s   in   l o c a l   fe a t ur e   e xt r a c t i o n   a n d   V i T s   in   c a pt ur i n g  gl ob a l   c o n t e xt ua l   r e l a t i o n s h i ps ,   o ur   m e t h o d   s i gn i f i c a n t l y   e n h a n c e s   pe r fo r m a n c e   in   di s e a s e   d e t e c t i o n   in   c h a l l e n gi n g   f i e l d   s c e n a r i o s .   E xp e r i m e n t a l   r e s ul t s   on   a   w h e a t   di s e a s e   de t e c t i o n   i m a ge   da t a s e t   s h ow   t h e   s up e r i o r   p e r fo r m a n c e   of   In c e pt i o n V 3,   w i t h   a   m a xi m um   a c c ur a c y   of   98. 7%,   fo l l ow e d   by   E ffi c i e n t N e t - B0 ,   Re s N e t - 5 0,   a n d   V G G - 16.   T h e s e   r e s ul t s   s h ow   t h e   f ut ur e   of   h y b r i d   D L   w i t h   t h e   V i T   m o d e l   to   e n h a n c e   a c c ur a c y   in   t h e   di a gn o s i s   of   w h e a t   l e a f   di s e a s e s .   As   a   f ut ur e   s c o p e ,   t h e   pr o p os e d   m o d e l s   c a n   be   e xt e n d e d   to   di ffe r e n t   c r op   di s e a s e   da t a s e t s   fo r   c o m pr e h e n s i ve   p e r fo r m a n c e   e v a l ua t i o n   a n d   i n t e gr a t e d   i n t o   r e a l - time   a gr i c ul t ur a l   a ppl i c a t i o n s   to   f a c i l i t a t e   e a r l y   di s e a s e   d e t e c t i o n   a n d   s upp o r t   f a r m e r s .       F U N D I N G   I N F O R M A TI O N   T h i s   r e s e a r c h   r e c e i v e d   no   s pe c i f i c   gra n t   f r o m   a n y   f un di n g   a g e n c y .       A U TH O R   C O N TR I B U TI O N S   S TA T EM EN T   T h i s   j o urn a l   us e s   t h e   Co n t ri b ut o r  R o l e s   T a xo n o m y   (CR e di T )  t o   r e c o gn i z e   i ndi v i du a l   a u t h o r  c o n t ri b ut i o n s ,   r e duc e   a ut h o r s hi p   di s pu t e s ,   a n d   f a c i l i t a t e   c o l l a bo r a t i o n.     N am e   of   A u th o r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   P .   A s h w i ni                               D .   M y t h i l i           P .   J y o t h i                               K .   S w a t h i                               G .   R a m a   K ri s hna                     M .   S o w m y a                                 C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r m a l   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e s o u rc e s   D   :   D a t a   Cu ra t i o n   O   :   W ri t i n g   -   O ri g i n a l   D ra ft   E   :   W ri t i n g   -   Re v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi s u a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P ro j e c t   a d m i n i s t ra t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i s i t i o n         C O N F LI C T   OF   I N T ER ES T   S TA T EM EN T   T h e   a u t h o r s   ha v e   no   c o n f l i c t s   of   i nt e r e s t   to   de c l a r e .   A l l   co - a ut h o r s   h a v e   s e e n   a n d   a g r e e   w i t h   t h e   c o n t e n t s   of   t h e   m a nus c ri pt .       D A TA   A V A I LA B I LI T Y   T h e   a ut h o r s   c o n f i rm   t ha t   t h e   da t a   s up po r t i n g   t h e   f i n d i n gs   of   t h i s   s t udy   a r e   a v a i l a b l e   w i t h i n   t h e   a r t i c l e .       R EF ER EN C ES   [1 ]   Z .   C h e n ,   X .   Z h a n g ,   T .   L v ,   a n d   G .   W a n g ,   “ U s i n g   a   h y b ri d   c o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk   w i t h   a   t ra n s fo r m e r  m o d e l   fo r  t o m a t o   l e a f   d i s e a s e   d e t e c t i o n , ”   A g r o n o m y ,   v o l .   1 4 ,   n o .   4 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a g ro n o m y 1 4 0 4 0 6 7 3 .   [2 ]   P .   K a u r,   A .   M .   M i s h ra ,   N .   G o y a l ,   S .   K .   G u p t a ,   A .   S h a n k a r,   a n d   W .   V i ri y a s i t a v a t ,   “ A   n o v e l   h y b ri d   CN N   m e t h o d o l o g y   fo r   a u t o m a t e d   l e a f   d i s e a s e   d e t e c t i o n   a n d   c l a s s i f i c a t i o n , ”   E x p e r t   S y s t e m s ,   v o l .   4 1 ,   n o .   7 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / e x s y . 1 3 5 4 3 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8814   Int   J   A dv   A ppl   S c i ,  V o l .   15,   N o .   3 ,  S e pt e m b e r   202 6 :   954 - 963   962   [3 ]   S .   N i g a m   e t   a l . ,   “ D e e p   t ra n s fe r  l e a r n i n g   m o d e l   fo r  d i s e a s e   i d e n t i f i c a t i o n   i n   w h e a t   c ro p , ”   E c o l o g i c a l   In f o r m a t i c s ,   v o l .   7 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e c o i n f . 2 0 2 3 . 1 0 2 0 6 8 .   [4 ]   O .   J o u i n i ,   M .   O .   E .   A o u e i l e y i n e ,   K .   S e t h o m ,   a n d   A .   Y a z i d i ,   “ W h e a t   l e a f   d i s e a s e   d e t e c t i o n :   a   l i g h t w e i g h t   a p p ro a c h   w i t h   s h a l l o w   CN N   b a s e d   fe a t u re   r e f i n e m e n t , ”   A g r i E n g i n e e r i n g ,   v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   2 0 0 1 – 2 0 2 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a g ri e n g i n e e ri n g 6 0 3 0 1 1 7 .   [5 ]   R.   M a o   e t   a l . ,   “ D A E - m a s k :   a   n o v e l   d e e p - l e a rn i n g - b a s e d   a u t o m a t i c   d e t e c t i o n   m o d e l   f o r   i n - fi e l d   w h e a t   d i s e a s e s , ”   P r e c i s i o n   A g r i c u l t u r e ,   v o l .   2 5 ,   n o .   2 ,   p p .   7 8 5 – 8 1 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 1 1 9 - 023 - 1 0 0 9 3 - x.   [6 ]   S .   M .   N .   Ra j a   a n d   A .   S .   N a rg u n a m ,   “ A n   o p t i m a l   fe a t u r e   s e l e c t i o n - b a s e d   d e e p   l e a rn i n g   a p p r o a c h   fo r  w h e a t   d i s e a s e   i d e n t i fi c a t i o n , ”   M u l t i m e d i a   T o o l s   a n d   A p p l i c a t i ons ,   v o l .   8 4 ,   n o .   1 4 ,   p p .   1 2 8 5 5 – 1 2 8 7 6 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 024 - 19453 - 9.   [7 ]   M .   L o n g ,   M .   H a rt l e y ,   R.   J .   M o rri s ,   a n d   J .   K .   M .   Br o w n ,   “ Cl a s s i fi c a t i o n   o f   w h e a t   d i s e a s e s   u s i n g   d e e p   l e a rn i n g   n e t w o rk s   w i t h   f i e l d   a n d   g l a s s h o u s e   i m a g e s , ”   P l a n t   P a t h o l o g y ,   v o l .   7 2 ,   n o .   3 ,   p p .   5 3 6 – 5 4 7 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / p p a . 1 3 6 8 4 .   [8 ]   M .   H .   H o s s e n ,   M .   M o h i b u l l a h ,   C .   S .   M u z a m m e l ,   T .   A h m e d ,   S .   A c h a rj e e ,   a n d   M .   B.   P a n n a ,   “ W h e a t   d i s e a s e s   d e t e c t i o n   a n d   c l a s s i f i c a t i o n   u s i n g   c o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk   (CN N ) , ”   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   Co m p u t e r   S c i e n c e   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 1 ,   p p .   7 1 9 – 7 2 6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / IJ A CS A . 2 0 2 2 . 0 1 3 1 1 8 3 .   [9 ]   M .   A h m a d ,   F .   U l l a h ,   A .   R .   A .   H a m z a ,   M .   U s m a n ,   M .   I m ra n ,   I.   Ba t y r s h i n ,   A .   G e l b u k h ,   a n d   G .   S i d o r o v ,   “ Co t t o n   l e a f   d i s e a s e   d e t e c t i o n   u s i n g   v i s i o n   t ra n s fo r m e r s :   a   d e e p   l e a r n i n g   a p p ro a c h , ”   A f r i c a n   J o u r n a l   o f   B i o m e d i c a l   R e s e a r c h ,   p p .   5 7 6 0 – 5 7 6 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 5 3 5 5 5 / a j b r. v 2 7 i 3 s . 3 4 2 1 .   [1 0 ]   S .   C h e n g   e t   a l . ,   “ A   h i g h   p e r fo r m a n c e   w h e a t   d i s e a s e   d e t e c t i o n   b a s e d   o n   p o s i t i o n   i n fo r m a t i o n , ”   P l a n t s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   5 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / p l a n t s 1 2 0 5 1 1 9 1 .   [1 1 ]   S .   N i g a m ,   R.   J a i n ,   V .   K .   S i n g h ,   S .   M a r w a h a ,   A .   A ro ra ,   a n d   S .   J a i n ,   “ E ff i c i e n t N e t   a r c h i t e c t u re   a n d   a t t e n t i o n   m e c h a n i s m - b a s e d   w h e a t   d i s e a s e   i d e n t i fi c a t i o n   m o d e l , ”   P r o c e d i a   Co m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   2 3 5 ,   p p .   3 8 3 – 3 9 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p ro c s . 2 0 2 4 . 0 4 . 0 3 8 .   [1 2 ]   A .   A l h a r b i ,   M .   U .   G .   K h a n ,   a n d   B.   T a y y a b a ,   “ W h e a t   d i s e a s e   c l a s s i fi c a t i o n   u s i n g   c o n t i n u a l   l e a r n i n g , ”   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,     p p .   9 0 0 1 6 – 9 0 0 2 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C CE S S . 2 0 2 3 . 3 3 0 4 3 5 8 .   [1 3 ]   D .   S .   J o s e p h ,   P .   M .   P a w a r,   a n d   K .   C h a k ra d e o ,   “ Re a l - t i m e   p l a n t   d i s e a s e   d a t a s e t   d e v e l o p m e n t   a n d   d e t e c t i o n   o f   p l a n t   d i s e a s e   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g , ”   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 6 3 1 0 – 1 6 3 3 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C CE S S . 2 0 2 4 . 3 3 5 8 3 3 3 .   [1 4 ]   E .   A .   N i g u s ,   G .   B.   T a y e ,   D .   W .   G i r m a w ,   a n d   A .   O .   S a l a u ,   “ D e v e l o p m e n t   o f   a   m o d e l   fo r  d e t e c t i o n   a n d   g ra d i n g   o f  s t e m   ru s t   i n   w h e a t   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g , ”   M u l t i m e d i a   T o o l s   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 3 ,   n o .   1 6 ,   p p .   4 7 6 4 9 – 4 7 6 7 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 023 - 1 7 4 3 4 - y.   [1 5 ]   Z .   Z h a n g   e t   a l . ,   “ E n h a n c i n g   w h e a t   d i s e a s e   d i a g n o s i s   i n   a   g r e e n h o u s e   u s i n g   i m a g e   d e e p   fe a t u re s   a n d   p a ra l l e l   fe a t u r e   f u s i o n , ”   F r o n t i e r s   i n   P l a n t   S c i e n c e ,   v o l .   1 3 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / fp l s . 2 0 2 2 . 8 3 4 4 4 7 .   [1 6 ]   X .   F a n g ,   T .   Z h e n ,   a n d   Z .   L i ,   “ L i g h t w e i g h t   m u l t i s c a l e   CN N   m o d e l   fo r  w h e a t   d i s e a s e   d e t e c t i o n , ”   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 3 0 9 5 8 0 1 .   [1 7 ]   X .   W e n   e t   a l . ,   “ M n a s N e t - S i m A M :   a n   i m p ro v e d   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l   fo r   t h e   i d e n t i f i c a t i o n   o f   c o m m o n   w h e a t   d i s e a s e s   i n   c o m p l e x   re a l - f i e l d   e n v i r o n m e n t s , ”   P l a n t s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / p l a n t s 1 3 1 6 2 3 3 4 .   [1 8 ]   J .   N a g p a l ,   L .   G o e l ,   a n d   P .   S .   S h e k h a w a t ,   “ A   h y b r i d   d e e p   l e a rn i n g   n e u ra l   n e t w o rk   fo r   e a rl y   p l a n t   d i s e a s e   d i a g n o s i s   u s i n g   a   re a l - w o rl d   w h e a t – b a rl e y   v i s i o n   d a t a s e t :   c h a l l e n g e s   a n d   s o l u t i o n s , ”   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D a t a   S c i e n c e   a n d   A n a l y t i c s ,   v o l .   2 0 ,   n o .   3 ,   p p .   2 1 4 1 – 2 1 6 2 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 1 0 6 0 - 024 - 00578 - x.   [1 9 ]   S .   Y u ,   L .   X i e ,   a n d   L .   D a i ,   “ ST - CF I:   S w i n   T ra n s fo r m e r  w i t h   c o n v o l u t i o n a l   f e a t u r e   i n t e ra c t i o n s   fo r   i d e n t i f y i n g   p l a n t   d i s e a s e s , ”   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .  15 ,  2025 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 025 - 08673 - 0 .   [2 0 ]   A .   K h a m p a ri a ,   G .   S a i n i ,   D .   G u p t a ,   A .   K h a n n a ,   S .   T i w a ri ,   a n d   V .   H .   C.   d e   A l b u q u e r q u e ,   “ S e a s o n a l   c ro p s   d i s e a s e   p r e d i c t i o n   a n d   c l a s s i f i c a t i o n   u s i n g   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   e n c o d e r   n e t w o rk , ”   C i r c u i t s ,   S y s t e m s ,   a n d   S i g n a l   P r o c e s s i n g ,   v o l .   3 9 ,   n o .   2 ,   p p .   8 1 8 – 8 3 6 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 0 3 4 - 019 - 01041 - 0.   [2 1 ]   P .   A s h w i n i ,   N .   S u g u n a ,   a n d   N .   V a d i v e l a n ,   “ Im p r o v e d   b a l d   e a g l e   s e a rc h   o p t i m i z a t i o n   w i t h   e n t r o p y - b a s e d   d e e p   fe a t u r e   f u s i o n   m o d e l   f o r   b re a s t   c a n c e r  d i a g n o s i s   o n   d i g i t a l   m a m m o g ra m s , ”   M u l t i m e d i a   T o o l s   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 3 ,   n o .   1 4 ,     p p .   4 1 7 8 5 – 4 1 8 0 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 023 - 17144 - 5.   [2 2 ]   J .   F e n g ,   W .   E .   O n g ,   W .   C .   T e h ,   a n d   R .   Z h a n g ,   “ E n h a n c e d   c r o p   d i s e a s e   d e t e c t i o n   w i t h   E ffi c i e n t N e t   c o n v o l u t i o n a l   g ro u p - w i s e   t ra n s fo r m e r , ”   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 2 ,   p p .   4 4 1 4 7 – 4 4 1 6 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CCE S S . 2 0 2 4 . 3 3 7 9 3 0 3 .   [2 3 ]   P .   A s h w i n i ,   D .   M y t h i l i ,   P .   N a g a ra n i ,   a n d   P .   J y o t h i ,   “ A n a l y s i s   o f   S A R S - CO V - 2   CT - s c a n   i m a g e s   u s i n g   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk   m o d e l s , ”   i n   2 0 2 5   3 r d   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   In t e l l i g e n t   C y b e r   P h y s i c a l   S y s t e m s   a n d   In t e r n e t   o f   T h i n g s ,   2 0 2 5 ,     p p .   9 8 1 – 9 8 6 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c o i c i 6 5 2 1 7 . 2 0 2 5 . 1 1 2 5 3 2 4 2 .   [2 4 ]   G .   C h e t a n ,   K .   L a v a n y a ,   S .   B .   S .   S .   S .   V .   K r i s h n a ,   a n d   D .   V .   L a k s h m i ,   “ P l a n t   d i s e a s e   i d e n t i f i c a t i o n   u s i n g   M o b i l e N e t V 2   a n d   In c e p t i o n V 3 , ”   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   2 0 2 4   3 r d   E d i t i o n   o f   I E E E   D e l h i   S e c t i o n   F l a g s h i p   Co n f e r e n c e ,   D E L CO N   2 0 2 4 ,   2 0 2 4 .     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / D E L CO N 6 4 8 0 4 . 2 0 2 4 . 1 0 8 6 7 2 0 5 .   [2 5 ]   S .   D e p u ru ,   K .   A m a l a ,   P .   S u p ri y a ,   A .   Ba s i   R e d d y ,   a n d   R .   S .   G i r e e s h ,   “ V G G - 1 6   t e c h n i q u e   t o   re d u c e   t h e   g l o b a l   fo o d   c ri s e s   a n d   e n h a n c e   t h e   c ro p   y i e l d s :   d e e p   l e a r n i n g   a p p ro a c h e s , ”   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   3 r d   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   A p p l i e d   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e   a n d   Co m p u t i n g ,   ICA A IC  2 0 2 4 ,   2 0 2 4 ,   p p .   5 9 6 – 5 9 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A A IC6 0 2 2 2 . 2 0 2 4 . 1 0 5 7 5 5 6 2 .       B I O G R A P H I ES   OF   A U T H O R S         P .   A s h w i n i           is   w o r ki ng   as   a n  a s s i s t a nt   p r o f e s s o r   in   t he   D e p a r t m e nt   o f   C o m put e r   S c i e nc e   a n d  E ng i n e e r i ng ,   S r e e n i dh i   U n i v e r s i t y ,   I ndi a .   S h e   r e c e i v e d   he r   B . T e c h .   a n d   M . T e c h.   f r o m   J N T U H ,   H y de r a ba d .   S he   ha s   15+   y e a r s   of   t e a c h i ng   e xpe r i e nc e   in   a n   e ng i ne e r i ng   c o l l e g e .   H e r   r e s e a r c h   i nt e r e s t s   a r e   i m a g e   pr o c e s s i ng   a nd   de e p  l e a r ni ng .   S he   c a n   be   c o nt a c t e d   at   e m a i l :   a s hw i ni _c s e @m v s r e c . e du . i n   o r   a s hw i ni r e d dy 90@g m a i l . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A dv   A ppl   S c i     IS S N :   2252 - 8814       W he at   l e a f   d i s e as e   c l as s i f i c at i on   us i ng   v i s i on   t r a ns f or m e r   ba s e d  d e e p   l e ar ni ng  appr oa c h   ( P .   A s hw i ni )   963     D.   M y t h i l i           is   w o r ki ng   as   a s s i s t a n t   pr o f e s s o r   in   t he   D e pa r t m e nt   o f   C o m put e r   S c i e nc e   a nd   E ng i ne e r i ng ,   V a s a v i   C o l l e g e   o f   E ng i ne e r i ng ,   I ndi a .   S h e   r e c e i v e d   h e r   B . T e c h .   a nd   M . T e c h.   f r o m   J N T U H ,   H y de r a ba d.   S he   ha s   5+   y e a r s   of   t e a c hi ng   e xpe r i e nc e   in   a n   e ng i ne e r i ng   c o l l e g e .   H e r   r e s e a r c h   i n t e r e s t s   a r e   I o T   a nd   m a c hi ne   l e a r ni ng .   S he   c a n   be   c o nt a c t e d   at   e m a i l :   pr a b hupa t i l 8 4@g m a i l . c o m .         P.   Jy o t h i           is   w o r k i ng   as   a n  a s s i s t a n t   pr o f e s s o r   in   t he   D e pa r t m e nt   o f   C o m put e r   S c i e nc e   a n d  E ng i n e e r i ng ,   T e e g a l a   K r i s hn a   R e ddy   E ng i ne e r i ng   C o l l e g e ,   I ndi a .   S h e   r e c e i v e d   he r   P h. D .   f r o m   V I T   U ni v e r s i t y ,   B . T e c h .   a n d   M . T e c h .   f r o m   J N T U H ,   H y de r a ba d.   S he   ha s   9+   y e a r s   of   t e a c hi ng   e xpe r i e nc e   in   a n  e ng i ne e r i ng   c o l l e g e .   H e r   r e s e a r c h   i n t e r e s t s   a r e   i m a g e   pr o c e s s i ng   a nd   de e p  l e a r n i ng .   S h e   c a n   be   c o nt a c t e d   at   e m a i l :   j y o t hi pe t a @ t kr e c . a c . i n .         K .   S w a t h i           i s   w o r k i ng   as   a n  a s s i s t a nt   p r o f e s s o r   in   t he   D e p a r t m e nt   o f   C o m put e r   S c i e nc e   a nd   E ng i ne e r i ng ,   C V R   C o l l e g e   o f   E ng i ne e r i ng ,   I ndi a .   S h e   r e c e i v e d   he r   B . T e c h .   a nd   M . T e c h.   f r o m   J N T U H ,   H y de r a ba d.   S he   ha s   9+   y e a r s   of   t e a c hi ng   e xpe r i e nc e   in   a n   e ng i ne e r i ng   c o l l e g e .   H e r   r e s e a r c h   i n t e r e s t s   a r e   c y be r   s e c ur i t y   de e p  l e a r ni ng .   S h e   c a n   be   c o nt a c t e d   at   e m a i l :   ka t h i s w a t hi @c v r . a c . i n .         G .   R am a   K r i s h n a           is   w o r ki ng   as   an   a s s i s t a nt   pr o f e s s o r   in   t he   D e pa r t m e n t   of   C o m put e r   S c i e nc e   a nd  E ng i ne e r i ng ,   Y J R   D M S   C o l l e g e   o f   E ng i ne e r i ng ,   I ndi a .   He   r e c e i v e d   h i s   B . T e c h .   ( C S E )   de g r e e   f r o m   A c ha r y a   N a g a r j un a   U ni v e r s i t y ,   G un t u r ,   a nd   M . T e c h .   ( C S E )   f r o m   J N T U K ,   K a ki na d a .   He   ha s   9+   y e a r s   of   t e a c hi ng   e xp e r i e nc e   in   a n   e ng i ne e r i ng   c o l l e g e .   H e   c a n   be   c o nt a c t e d   at   e m a i l :   r kg udur u . c s e @y j r dm s c e . a c . i n.         M .   S o w m y a         ,   is   w o r k i ng   a s   an   a s s i s t a n t   pr o f e s s o r   in   t he   D e pa r t m e nt   o f   C o m put e r   S c i e nc e   a nd   E ng i ne e r i ng ,   S t a nl e y   C o l l e g e   o f   E ng i n e e r i ng   a nd   T e c hno l o gy   f o r   W o m e n,   I ndi a .   S he   c o m pl e t e d   he r   M . T e c h,   ( SE )   f r o m   J N T U - HYD   a n d   c o m pl e t e d   he r   P h. D .   i n   C S E   at   A nna m a l a i   U n i v e r s i t y .   S h e   h a s   17   y e a r s   of   t e a c h i ng   e x pe r i e nc e .   S he   is   g oo d   at   pr o g r a m m i ng .   S he   is   c e r t i f i e d   by   M T A   ( M i c r o s o f t   c e r t i f i c a t i o n)   on   c l o ud  c o m put i ng   a nd   c e r t i f i e d   by   I C T   A c a de m y   a nd   D E L L   o n  da t a   s c i e nc e   a nd   b i g   d a t a   a na l y t i c s .   S h e   o r g a ni z e d   m a ny   w o r ks ho ps   a nd   F D P s .   P u bl i s h e d   pa p e r s   in   i nt e r na t i o na l   j o ur na l s   a nd   c o nf e r e nc e s .   G u i d e d   m o r e   t h a n     10   M . T e c h .   pr o j e c t s .   H e r   r e s e a r c h   a r e a s   a r e   i m a g e   p r o c e s s i ng   a nd   d e e p   l e a r n i ng .   S h e   c a n   be   c o nt a c t e d  a t   e m a i l :   m s o um y a @s t a nl e y . e du. i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.