ShrimpXNet: 持続可能な水産養殖のためのAI駆動型疾病検出

この研究は、水産養殖における重要な問題に対する転移学習と敵対的学習の実用的な応用を示しています。結果は有望ですが、比較的小さなデータセットサイズ（1,149枚の画像）は、多様な現実世界の条件や未知の疾病変異に対するモデルの一般化可能性について懸念を引き起こします。より大規模で多様なデータセットを使用したさらなる検証が重要です。

• •ShrimpXNetは、エビの病気分類に転移学習を利用しています。
• •敵対的学習とデータ拡張により、モデルの堅牢性が向上します。
• •ConvNeXt-Tinyは、病気分類で96.88％の精度を達成しました。