White spot shrimp detection using deep learning

Abstract

Shrimp is a seafood that was fed popularly and high commercial value in Vietnam and specially in Kien Giang province. In adults, shrimp often has some diseases, especially white spot disease, leading to damage to the whole crop. Scientists have developed various methods to identify shrimp diseases; however, existing methods are often complex and expensive.

To recognize the above diseases, we try to develop a fast and efficient alternative that is a deep learning model. This method helps people to know when the shrimp has a disease. There are many tools available for training deep learning model. In which, the YOLO model is given top priority for identification. There have been many versions, but YOLOv5 has demonstrated superior performance in certain cases compared to the previous version. In this paper, the author focuses on researching and proposing a model to diagnose and detect white spot disease in shrimp based on the YOLOv5 network model. Our study proposes the YOLOv5 network model as an accurate, easy, and low-cost method to detect white spot disease in shrimp.

Keywords: YOLOv5, Computer vision, Object detection, Deep learning, White spot, Shrimp spot

Tóm tắt

Tôm là loài thuỷ sản được nuôi rộng rãi và có giá trị thương mại cao ở Việt Nam nói chung và tỉnh Kiên Giang nói riêng. Đến giai đoạn trưởng thành, tôm thường xuất hiện các loại bệnh, đặc biệt là bệnh đốm trắng, dẫn đến thiệt hại cả vụ nuôi. Các nhà khoa học đã phát triển nhiều phương pháp khác nhau để nhận dạng bệnh tôm; tuy nhiên, các phương pháp hiện có thường phức tạp và tốn kém. Để phát triển một giải pháp thay thế nhanh và hiệu quả, chúng tôi sử dụng mô hình học sâu. Đã có nhiều công cụ hỗ trợ cho huấn luyện các mô hình học sâu. Trong đó, mô hình YOLO được ưu tiên hàng đầu cho việc nhận dạng. Đã có nhiều phiên bản, nhưng YOLOv5 đã chứng tỏ hiệu suất vượt trội trong một số trường hợp nhất định so với phiên bản trước đó. Trong bài báo này, tác giả tập trung nghiên cứu và đề xuất mô hình chẩn đoán và phát hiện bệnh đốm trắng trên tôm dựa trên mô hình mạng YOLOv5. Nghiên cứu của chúng tôi đề xuất mô hình mạng YOLOv5 như là một phương pháp chính xác, dễ dàng và chi phí thấp để phát hiện bệnh đốm trắng của tôm.

Từ khóa: YOLOv5, Thị giác máy tính, Nhận dạng đối tượng, Bệnh đốm trắng, Bệnh tôm