深層学習に基づく植物病害虫検出：レビュー

植物病害虫は作物の収量と品質を決定する重要な要因である。植物病害虫の識別はデジタル画像処理によって行うことができる。近年、深層学習はデジタル画像処理分野で従来の手法をはるかに凌駕する突破的進展を遂げている。深層学習技術を用いて植物病害虫の識別を研究することは、研究者たちの大きな関心事となっている。本レビューでは、植物病害虫検出の問題定義を示し、従来の植物病害虫検出手法との比較を行う。ネットワーク構造の違いに基づき、本研究は近年の分類ネットワーク、検出ネットワーク、セグメンテーションネットワークの3つの側面から深層学習に基づく植物病害虫検出の研究を概説し、それぞれの手法の長所と短所をまとめた。一般的なデータセットを紹介し、既存の研究成果の性能を比較した。これを踏まえ、深層学習に基づく植物病害虫検出の実用化における課題を論じる。さらに、これらの課題に対する可能な解決策と研究の方向性を提案し、いくつかの提言を行う。最後に、深層学習に基づく植物病害虫検出の将来展望と動向を分析する。