AI in Agriculture: A Survey of Deep Learning Techniques for Crops, Fisheries and Livestock / AgroBench: Vision-Language Model Benchmark in Agriculture

  • AI in Agriculture: A Survey of Deep Learning Techniques for Crops, Fisheries and Livestock [78.0]
    作物、漁業、家畜が世界の食料生産のバックボーンを形成し、成長を続ける世界の人口を養うのに不可欠である。 これらの問題に対処するには、効率的で正確でスケーラブルな技術ソリューションが必要であり、人工知能(AI)の重要性を強調している。 本調査では,従来の機械学習アプローチ,高度なディープラーニング技術,最新のビジョン言語基礎モデルなど,200以上の研究成果を体系的かつ徹底的にレビューする。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Tue, 29 Jul 2025 17:59:48 GMT)
  • 農業分野におけるAI活用のサーベイ
  • AgroBench: Vision-Language Model Benchmark in Agriculture [25.5]
    AgroBenchは、視覚言語モデル(VLM)を7つの農業トピックにわたって評価するためのベンチマークである。 私たちのAgroBenchは、203の作物カテゴリと682の病気カテゴリを含む最先端のカテゴリをカバーし、VLM能力を徹底的に評価しています。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 28 Jul 2025 04:58:29 GMT)
  • こちらは農業分野のベンチマーク
  • リポジトリはAgroBehch

A Survey of Computer Vision Technologies In Urban and Controlled-environment Agriculture 

  • A Survey of Computer Vision Technologies In Urban and Controlled-environment Agriculture [10.0]
    制御環境農業(CEA)は多くの経済的、環境的、社会的利益を提供している。 CEAは、植物状態のリアルタイムモニタリングの採用において、コンピュータビジョン(CV)とうまく結合する。 本論文は,CV研究者に農業応用と農業従事者に,CVが提供するソリューションを親しんだものである。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Thu, 20 Oct 2022 14:51:01 GMT)
  • Controlled-environment Agricultureにおけるコンピュータービジョン利用(CV4CEA)のサーベイ。

TIML(Task-Informed Meta-Learning ): 農業におけるメタラーニング

  • TIML: Task-Informed Meta-Learning for Agriculture [20.6]
    我々は、データ分散領域における農業文脈におけるメタラーニングの利用を探求する以前の研究に基づいて構築した。 本稿では,タスク固有のメタデータを活用するモデルに依存しないメタラーニングの強化であるタスクインフォームドメタラーニング(TIML)を紹介する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Fri, 4 Feb 2022 13:27:55 GMT)