shivamlth27/Krishi-ai
Project of CS550 - Machine Learning Course 2024-25 M
SUMMARY AI要約 by gpt-5-mini
Krishi.ai は作物病害検出のための深層学習プロジェクトで、YOLOv5 を基盤にした独自アーキテクチャ DFN-PSAN（Deep Fusion Network with Pyramid Squeeze Attention Network）を実装しています。主に研究者や機械学習エンジニア、農業向けアプリを開発する技術者が対象で、リアルタイム性を保ちながら検出精度を高めることを目的とします。 主な特徴は次のとおりです。 - 改良した CSPDarkNet バックボーンと 6×6 畳み込みによる特徴抽出強化 - SPP（Spatial Pyramid Pooling）で受容野を拡張し局所・大域特徴を取得 - Neck に FPN と PAN を組み合わせた深層融合（DFN）でマルチスケール処理を強化 - PSA（Pyramid Squeeze Attention）を用いた分類ヘッドにより重要特徴に注目 - 学習はクロスエントロピーとラベルスムージングを採用、30 程度のハイパーパラメータを調整 データセットは作物病画像を含む独自コレクションで学習済み。導入は Python 3.8+、PyTorch、（GPU利用時は）CUDA を前提とし、リポジトリをクローンして依存関係をインストールすることで開始できます。CS550 のコースプロジェクトとして開発されており、デモとソースは GitHub 上で公開されています。
使用言語(バイト数比)
オーナー情報
日付
| GitHub作成日 | 2026-05-09 |
| 最終Push | 2026-05-09 |
| 当サイト初検出 | 2026-05-09 |
| 最終取得 | 2026-05-09 15:42 |
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