## Deteksi dan Klasifikasi Penyakit Pada Daun Kopi Menggunakan Yolov7
Ardiansyah [1]* , Nur Fitrianingsih Hasan [2]
Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Klaten, Klaten, Jawa Tengah [1]
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Papua, Kota Jayapura, Papua [2]
* e-mail: ardiansyah@umkla.ac.id [1] , hi.fitri@umpapua.ac.id [2]
Abstract— In improving the economy of developing countries, the  highest  export  commodity  is  the  coffee  plant.  Indonesia produces  639  thousand  tons  of  coffee  every  year.  Therefore, establishing  Indonesia  as  4th  in  the  world.  However,  decreased productivity due to diseases of the coffee plant leaves can reduce the productivity of coffee production. Leaf diseases include Miner, Rust,  Phoma,  and  Cercospora.  Based  on  extant  issues  in agriculture,  utilization  such  as  artificial  intelligence,  Computer Vision, and Bigdata can decrease the costs incurred to trade with plant diseases. With significant advances in artificial intelligence in Machine Learning comes the Deep Learning method. YOLO is Deep  Learning  seeded  as  an  object  detection  compared  to  other approaches.  YOLOv7  is  the  latest  version  of  the  YOLO architecture  that  can  detect  speed,  high  Precision,  easy-to-train data, and implementation. The main contribution of this research was  to  develop  using  model-based  YOLOv7,  use  coffee  leaf costume datasets, data augmentation, and preprocessing datasets. This  research  utilizes  Google  Colab  and  GPU  Tesla  T4  to  get  a result  F1-score  of  0.93,  Precision  of  0.926,  Recall  of  0.932, mAP@IoU  .5  of  0.956,  mAP@IoU  .5:.95  of  0.927  for  the  entire trained data class. However, the best result is the binary class to get  a  result  F1-score  of  0.99,  Precision  of  0.991,  Recall  of  1, mAP@IoU .5 of 0.998, mAP@IoU .5:.95 of 0.994.
Keywords— YOLOv7, Object Detection, Leaf diseases, Computer Vision
Abstrak—Dalam  peningkatan  ekonomi  negara  berkembang komoditas  ekpor  tertinggi  adalah  tanaman  kopi.  Seperti  halnya Indonesia yang mampu memproduksi kopi 639ribu ton pertahun sehingga  menempatkan  Indonesia  urutan  4  di  dunia.  Namun, penurunan  produktifitas  dikarenakan  penyakit  pada  daun tanaman kopi menjadi hal yang dapat menurunkan produktifitas dari produksi kopi. Penyakit daun antara lain Miner, Rust, Phoma, Cercospora.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  pada  bidang agrikultur  pemanfaatan  seperti  kecerdasan  buatan,  Computer Vision, serta Bigdata mampu mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk menangani penyakit tanaman. Dengan kemajuan signifikan pada kecerdasan buatan pada Machine Learning muncul metode Deep Learning. YOLO menjadi Deep Learning yang diunggulkan sebagai objek deteksi dibandingkan dengan metode lain. YOLOv7 merupakan  versi  terbaru  dari  arsitektur  YOLO  yang  memiliki kerakter pada kecepatan deteksi, presisi tinggi, dan mudah dalam latih  data  serta  di  implementasikan.  Pada  penelitian  yang dilakukan  mengusulkan  penggunaan  dataset  kostum  daun  kopi, penggunaan  model-based  YOLOv7,  data  augmentation,  serta preprosesing dataset menjadi kontribusi pada penelitian ini. Pada penelitian ini menggunakan Google Colab dengan GPU Tesla T4
mendapatkan  hasil  F1-score  0.93,  Precision  0.926,  Recall  0.932, mAP@IoU  .5  0.956,  mAP@IoU  .5:.95  0.927  untuk  keseluruhan kelas data yang dilatih. Sedangkan hasil terbaik untuk binary class F1-score  0.99,  Precision  0.991,  Recall  1,  mAP@IoU  .5  0.998, mAP@IoU .5:.95 0.994.
Kata  Kunci— YOLOv7,  Object  Detection,  Leaf  diseases, Computer Vision

## I. P ENDAHULUAN
Dalam peningkatkan ekonomi sebuah negara berkembang, tanaman kopi menjadi salah satu komoditas yang tinggi untuk di  ekspor  [1].  Seperti  halnya  Indonesia  yang  mampu memproduksi  kopi  639  ribu  ton  per  tahun.  Dengan  jumlah tersebut menempatkan Indonesia pada urutan ke empat di dunia [2]. Meskipun tanaman kopi merupakan komoditas yang tinggi, terdapat  beberapa  kendala  yang  mengakibatkan  berkurangnya produktivitas seperti usia tanaman, penyakit yang terdapat pada tanaman  kopi,  berasal  dari  hama,  serta  keadaan  lingkungan [3][4][5].
Penurunan  produktivitas  yang  sering  terjadi  dikarenakan adanya penyakit pada bagian batang, akar, buah, ataupun daun tanaman  kopi  [4].  Sedangkan,  Penyakit  pada  daun  tanaman kopi seperti Miner , Rust , Phoma dan Cercospora [1]. Untuk ke efektifan  dalam  pengontrolan  penyakit  perlu  adanya pengenalan tingkat presentasi keparahan dari penyakit tanaman kopi [6][7]. Pengukuran dapat dilakukan dengan melihat serta mengamati  daun  tanaman  kopi  robusta,  arabika,  ataupun liberika untuk meningkatkan produktivitas dari kopi [4][8].
Pada  era  sekarang  bidang  argikultur  tidak  hanya memanfaatkan  kecerdasaan  buatan  saja  [9]  yang  telah mengalami  kemajuan  untuk  peningkatan  efisiensi  produksi dengan mengurangi efek negatif lingkungan [10]. Pemanfaatan teknologi  dapat  mengurangi  biaya  yang  dikeluarkan  untuk penyemprotan  pestisida  pada  tanaman  sebanyak  90%  [11]. Kombinasi kecerdasan buatan dengan Computer Vision dalam waktu belakang telah menjadi sesuatu yang sangat baik dalam penerapan  di  bidang  argikultur  [12]  bahkan  terkadang  dalam prakteknya  ditambahkan  dengan  teknik Bigdata [13]  untuk menyelesaikan  seperti  pendeteksian  penyakit  tanaman  [14]. Kecerdasaan  buatan  yang  mengalami  kemajuan  secara signifikan terkhusus pada Machine Learning sehingga muncul Deep Learning (DL) [6].
Penggunaan  metode  DL  seperti Convolutional  Neural
Networks (CNN) sering kali menjadi solusi dalam memecahkan sebuah  masalah  di  berbagai  bidang  seperti  bidang  argikultur [15].  CNN  pada  dasarnya  dibagi  menjadi  tahapan  yang mempertimbangan  sekumpulan  objek  kecil  dari  lokasi  objek yang di distribusikan dan tahapan klasifikasi pada jaringan yang terpadu  [16].  Sedangkan  metode  deteksi  objek  dengan pendekatan  DL menempatkan You  Only  Look  Once (YOLO) menjadi metode yang lebih diunggulkan dari metode yang lain [17]  dikarenakan  YOLO  dalam  proses  deteksi  objek mengeluarkan  fitur  dari  gambar  dan  mengkalkulasikan Bounding  Box dengan  probabilitas  dari  kelas  yang  kemudian memberikan  hasil  dari  kelas  objek  dan  informasi  lokasi  dari gambar [18].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Esgario,  dkk  terkait identifikasi penyakit pada daun tanaman kopi menggunakan DL dengan menambahkan penggunaan semantik segmentasi untuk meningkatkan Intersection  Over  Union (IoU)  pada  UNet. Sehingga  saat  klasifikasi  menggunakan  ResNet50  mampu menghasilkan akurasi 97.07% [5]. Penelitian yang menggunakan  ResNet50  lain  dilakukan  oleh  Suprihanto,  dkk mendapatkan  akurasi  dan  f1-score  untuk binary kelas  92.68% dan 92.88%. Namun, penurunan akurasi terjadi pada multi kelas mendapatkan  akurasi  88.98%  dan  f1-score  88.44%  [2]. Penelitian  klasifikasi  penyakit  tanaman  kopi  yang  dilakukan Sabrina  dan  Al-Maki  menggunakan  CNN  dengan  arsitektur EfficientNet-B0,  data  augmentasi,  serta  evaluasi  performa seperti Adam, RMSprop. Dari penelitian tersebut mendapatkan hasil akurasi 91% dan f1-score 91% secara keselurahan [4].
Penelitian yang lain dilakukan Marcos A, dkk menggunakan model CNN dengan spesifikasi perangkat keras NVIDIA  GeForce  GTX  1050  Ti,  Core™  i5-4440  CPU  3.10 GHz,  8  Gb  RAM.  Sedangkan  saat  latih  data  penelitian  ini menggunakan 500 epochs dan mendapatkan akurasi 95% [19]. Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Önler  E menggunakan  beberapa  model  dari  YOLOv5  mendapatkan hasil beragam. YOLOv5x hasil dari presisi, recall, mAP @IoU :0.5,  mAP  @IoU  :0.5:0.95  yaitu:  0.743,  0.697,  0.588,  0.464. YOLOv5l  hasil  dari  presisi,  recall,  mAP  @IoU  :0.5,  mAP @IoU :0.5:0.95 yaitu:  0.747, 0.690, 0.589, 0.463.  YOLOv5m hasil dari presisi, recall, mAP @IoU :0.5, mAP @IoU :0.5:0.95 yaitu: 0.746, 0.686, 0.591, 0.464. YOLOv5s hasil dari presisi, recall,  mAP  @IoU  :0.5,  mAP  @IoU  :0.5:0.95  yaitu:  0.740, 0.697, 0.575, 0.451 [11].
Berdasarkan penelitian  yang telah dilakukan penelitian  ini bertujuan untuk mendeteksi penyakit daun tanaman kopi serta mengukur  performa  dari  YOLOv7  yang  merupakan  edisi terbaru dari YOLO series tanpa menaikan Inference Cost dari Object Detection [20] . Penggunaan dataset kostum daun kopi. Penggunaan  model-based  YOLOv7,  data  augmentation,  serta preprosesing dataset menjadi kontribusi pada penelitian ini.

## II. M ETODOLOGI

## A. Dataset
Penggunaan  dataset  pada  penelitian  yang  dilakukan menggunakan dataset sekunder dari opensource Kaggle.  Dari dataset tersebut di dapatkan 4 jenis penyakit daun tanaman kopi atau kelas yaitu: Miner leaf , Phoma leaf , Rust leaf , Good leaf. Gambar  yang  terdapat  pada  dataset  tersebut  memiliki  ukuran
dimensi  2048  x  1024pixel  dengan  jenis  RGB  dan  sebanyak 1427  gambar.  Dari  dataset  yang  digunakan  akan  di distribusikan  ke  tiap  kelas  nya  masing  masing  sebelum  dan sesudah proses preprocessing seperti yang terlihat pada table 1 .
B. Preprosesing
Preprosesing  merupakan  representasi  peningkatan  fitur pembersihan  gambar  atau  memperbaiki  dari noise atau  nilai yang tidak lengkap pada gambar untuk proses tambahan  [21]. Penggunaan  preprosesing  seperti  pemotongan  gambar, resize [22], dan menghapus dataset ganda untuk mendapatkan bentuk daun yang lebih baik untuk digunakan sebagai dataset [4]. Pada penelitian semua gambar dilakukan resize 640 x 640pixel tanpa merusak struktur gambar asli seperti yang terlihat pada gambar 1  yang  merepresentasikan  perubahan  ukuran  gambar  secara visual  meskipun  gambar  dengan  ukuran  sama  dapat berakibatkan  struktur  gambar  menjadi  berbeda.  Selain  itu, penghapusan gambar ganda pada dataset hasil dari preprosesing dataset terlihat pada tabel 1.

## TABEL I. P REPROSESING D ATASET DAUN TANAMAN KOPI
Dataset
Preprosesing Dataset
Good Miner Phoma Rust Total
1664 97 115 121 94 421
Gambar. 1. Gambar dataset asli 2048x1024 (a) Gambar resize 640x640 (b) Gambar resize 640x640 namun tidak digunakan untuk dataset (c)
Preprosesing yang dilakukan bertujuan untuk tetap menjaga
dataset training dalam  bentuk  yang  sama  dengan  dataset  asli meskipun ukurannya berubah. Serta menyesuaikan proses latih data YOLOv7 yang menggunakan ukuran 640x640.
C. Data Augmentasi
DL membutuhkan dataset yang sangat banyak [23] sehingga membutuhkan teknik data augmentasi yang merupakan lanjutan dari pre-prosesing gambar [21] Augmentasi sangat disarankan kepada peneliti [24] bertujuan untuk meningkatkan jumlah dari dataset tanpa harus menambahkan dataset yang dimiliki peneliti [25].  Pada  awalnya  augmentasi  diperkenalkan  berguna  untuk menangani sebuah jumlah dataset yang Imbalanced [25].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  augmentasi sebagai  berikut:  rotasi  =  20, Zoom  Range =  0.15, Width  Shift Range =  0.2, Height  Shift  Range =  0.2, Shear  Range =  0.15, Horizontal  Flip , Fill  Mode = Nearest. Hasil  gambar  data augmentasi  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  terlihat  pada tabel 2 berikut:
TABEL II. H ASIL D ATA A UGMENTASI

## Hasi Data Augmentasi
Good Miner Phoma Rust Total 1301 1496 1214 1090 5101

## D. Annotasi
Anotasi  merupakan  proses  sebelum  melakukan  latih  data [26] yang bertujuan merepresentasikan Ground Truth [27] dan label  kelas  dari  objek  pada  citra  yang  akan  digunakan  [28] seperti  yang  terlihat  pada  gambar  2  anotasi  menggunakan LabelImg serta tabel 3  menjelaskan tentang kelas  pada objek. YOLO format menjadi anotasi yang digunakan pada penelitian akan  simpan  ke  dalam  file  berekstensi  TXT  yang  berisikan informasi Id Kelas, x , y , width (w), height (h) [29]. Proses untuk mendapatkan  nilai  dari  x,  y,  w,  h  menggunakan  persamaan matematika seperti berikut [26]:
𝑥 = (𝑥 𝑚𝑖𝑛 +𝑥 𝑚𝑎𝑥 ) 2∗𝑊 (1)
𝑦 = (𝑦 𝑚𝑖𝑛 +𝑦 𝑚𝑎𝑥 ) 2∗𝐻 (2)
𝑤 = (𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) 𝑊 (3)
ℎ = (𝑦 𝑚𝑎𝑥 −𝑦 𝑚𝑖𝑛 ) 𝐻 (4)
Gambar. 2. Anotasi dataset menggunakan labelImg
TABEL III. LABEL KELAS PADA DATASET Id kelas Nama kelas 0 good_leaf 1 miner_leaf 2 phoma_leaf 3 rust_leaf

## E. YOLO
Algoritma  DL  menjadi  salah  satu  algoritma  yang  telah banyak digunakan serta membuktikan untuk mendeteksi objek lebih  akurat  dengan  parameter  akurasi  dan  kecepatan  [30]. YOLO  dengan  metode one-stage mampu  mendeteksi  serta mengklasifikasi  objek  dengan  sangat  baik  [31].  YOLOv7 merupakan  versi terbaru dari arsitektur YOLO  yang  memiliki karakteristik pada kecepatan deteksi, presisi tinggi , dan mudah dalam  latih data serta di  implementasikan  [20]. Objek deteksi YOLOv7 menggunakan metode bag-of-freebies untuk mendapatkan hasil akurasi yang tinggi serta kecepatan inferensi yang lebih baik, sesuai dengan State-Of-The-Art [32].
Selain  itu,  YOLOv7  memiliki  kelebihan  dari  YOLOv4 karena dapat menurunkan 75% parameter, 35% komputasi, dan mendapatkan  1.5%  AP  yang  lebih  tinggi  meskipun menggunakan pengaturan yang sama [32] seperti yang terlihat pada gambar 3.
Gambar. 3. Perbandingan objek detektor size 640
F. Matrix Evaluasi Performa
Evaluasi  performa  dibedakan  menjadi  2  jenis  yaitu,  hasil deteksi dan performa klasifikasi [33]. Matrix evaluasi performa dalam objek deteksi untuk menganalisa akurasi dari arsitektur YOLO  menggunakan  Intersection  over  Union  (IoU)  [34] berguna  mendapatkan  nilai  kesalahan  dari  kotak prediksi  dan kotak kebenaran seperti  yang terlihat pada gambar  4 dibawah ini.
Gambar. 4. Perhitungan Intersection over Union (IoU)
Model #Param FLOPs
AP val val 50 val 75 val S val M val L YOLOv4 64.4M 142.8G 49.70% 68.20% 54.30% 32.90% 54.80% 63.70% YOLOR-u5 (r6.1) 46.5M 109.1G 50.20% 68.70% 54.60% 33.20% 55.50% 63.70% YOLOv4-CSP 52.9M 120.4G 50.30% 68.60% 54.90% 34.20% 55.60% 65.10% YOLOR-CSP 52.9M 120.4G 50.80% 69.50% 55.30% 33.70% 56.00% 65.40% YOLOv7 39.9M 104.7G 51.20% 69.70% 55.50% 35.20% 56.00% 66.70% improvement -43% -15% +0.4 +0.2 +0.2 +1.5 = +1.3
Selain IoU terdapat juga evaluasi hasil posisi Bounding Box seperti Precision , F1 - Score , Recall ,  mAP@IoU  =  0.5  dan, mAP@IoU  =  0.5:0.95  [33]  terlihat  pada  persamaan  5  -  8. Sedangkan Confusion  Matrix merupakan  analisis  secara general untuk merepresentasikan kinerja dari klasifikasian [33]. Pada  proses  pengklasifikasian  memiliki  kondisi  untuk menentukan nilai objek yaitu [34]:
 True Positive (TP)  jika  IoU  memiliki  nilai  lebih dari 0.5
 False Positive (FP) jika IoU memiliki nilai kurang dari 0.5
 False  Negative (FN)  jika  pendeteksian  yang dilakukan tidak  sesuai dengan kelas  yang telah di latih dan memiliki nilai IoU lebih dari 0.5
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6)
𝑚𝐴𝑃 = 1 𝑁 ∑ 𝐴𝑃𝑖𝑁 𝑁 𝑖=1 (7)
𝐹1 = 2 ∗ 𝑃∗𝑅 𝑃+𝑅 (8)

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini merupakan bagian yang merepresentasikan proses pelatihan dataset, evaluasi performa, serta pendeteksian objek.  Penelitian  ini  menggunakan Google Colab dengan spesifikasi Graphical  Processing  Unit (GPU)  NVIDIA  Tesla t4,  CUDA  versi  11.2  dengan  parameter  saat  latih  data  adalah 300  epochs,  16  batch-size,  8  worker,  SGD  optimatizer,  dan model-based YOLOv7.

## A. Pelatihan dataset
Pada penelitian  yang dilakukan saat pelatihan  sebelumnya dilakukan preprosesing dataset asli seperti yang dijelaskan pada bagian preprosesing  lebih spesifik  tergambarkan pada gambar 1,  2,  3.  Setelah  dataset  melalui  proses  preprosesing  akan dilakukan  proses  augmentasi  yang  dimana  bertujuan  untuk menambahkan jumlah data yang berasal dari preprosesing 421 menjadi  5101  citra  latih.  Selanjutnya,  proses  label  anotasi menggunakan  LabelImg  secara  manual  yang  menyimpan informasi tentang id kelas, nilai x, nilai y, w, dan h kedalam file label berekstensi txt sesuai dengan nama file gambar.
File  label  dan  gambar  yang  telah  melalui  proses  anotasi dibagi  menjadi  train  dan  val  dengan  presentasi  80:20  yang  di letakan pada directory data seperti yang terlihat pada gambar 6. Pembagian  data train  dan  val  yaitu  Good  1040  data  latih  dan 216 data validasi, Miner 1196 data latih dan 300 data validasi, Phoma 971 data latih dan 243 data validasi, dan Rust 872 data latih dan 218 data validasi.
Selanjutnya proses yang dilakukan adalah membuat file data custom.yaml  dan  file  training  yolov7-custom.yaml  yang menjelaskan lokasi file train dan val serta menjelaskan jumlah ( number of classes ), dan nama kelas seperti yang terlihat pada gambar 5.
Gambar. 5. Bagian yolov7-custom.yaml beserta lokasi folder (a), custom_data.yaml beserta lokasi folder (b)
Gambar. 6. Penempatan dataset kostum pada YOLOv7
Proses  pelatihan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan beberapa  parameter weights , epochs , batch - size , img - size , optimizer , workers sebagai  berikut  yolov7,  300,  16,  640, Stochastic Gradient Descent (SGD), dan 8.

## B. Evaluasi Performa
Evaluasi  performa  yang  digunakan  pada  penelitian  untuk mengukur  hasil  dari  latih  data  menggunakan  parameter mAP@IoU  0.5,  mAP@IoU  0.5:0.95,  Precision,  Recall mendapatkan  nilai  mAP@IoU  0.5  dan  mAP@IoU  0.5:0.95 secara  keseluruhan  dari  kelas  yang  latih  0.956,  0.927  seperti yang terlihat pada tabel 4.

## TABEL IV. Evaluasi Performa pada dataset
Class Image / Labels P R mAP@IoU 0.5 mAP@IoU 0.5:0.95 All 1022 / 1022 0.926 0.932 0.956 0.927 Good 1022 / 261 0.991 1 0.998 0.994 Miner 1022 / 300 0.937 0.82 0.921 0.844 Phoma 1022 / 242 0.932 1 0.978 0.951 Rust 1022 / 219 0.843 0.909 0.928 0.919
Grafik  evaluasi  performa  lainnya F1-score,  Precision, Recall ,  dan Confusion  matrix terlihat  pada  gambar  7  dan gambar 8.
Gambar. 7. Grafik Precision (a), Grafik Recall (b), Grafik F1-Score (c)
Gambar. 8. Confusion Matrix latih dataset

## C. Pendeteksian Objek
Pendeteksian  objek  untuk  menentukan  lokasi  objek  dan pengklasifikasian  kelas  pada  penelitian  yang  dilakukan menggunakan weight atau  model  terbaik  dari  hasil  latih  data yang sebelumnya dilakukan. Parameter lainnya seperti terlihat pada tabel 5.
TABEL V. Deteksi Objek Parameter
Argumen Detail Argumen Default Parameter yang digunakan Weights model.pt path(s) yolov7.pt Best.pt Augment augmented inference True/False False Conf - thres object confidence threshold 0.25 0.5 Img-size inference size (pixels) 640 640
Percobaan  pendeteksian  objek  serta  pengklasifikasi penyakit  pada  daun  tanaman  kopi  terlihat  pada  gambar  9 dengan intensitas ujicoba 2 kali untuk setiap kelas.
Gambar. 9. Hasil deteksi dan klasifikasi penyakit tanaman kopi
IV. KESIMPULAN
Deteksi  dan  klasifikasi  objek  penyakit  tanaman  kopi menggunakan YOLOv7 yang berkonsentrasi pada preprosesing,  data  augmentasi,  anotasi  atau  labeling  objek mendapatkan  hasil  yang  baik  dibuktikan  dengan  evaluasi performa  terlihat  pada  tabel  4.  Serta  pelatihan  dataset menggunakan parameter 300 epochs , 8 worker , 16 batch-size , SGD optimatizer ,  yolov7  model,  Pada  penelitian  yang dilakukan menggunakan perangkat Google Colab dengan GPU Tesla  T4  mendapatkan  hasil F1-score 0.93, Precision 0.926, Recall 0.932,  mAP@IoU  .5  0.956,  mAP@IoU  .5:.95  0.927 untuk  keseluruhan  kelas  data  yang  dilatih.  Sedangkan  hasil terbaik  untuk binary class F1 - score 0.99, Precision 0.991, Recall 1, mAP@IoU .5 0.998, mAP@IoU .5:.95 0.994.
R EFERENCES
[1] D.  Novtahaning,  H.  A.  Shah,  and  J.-M.  Kang,  “Deep  Learning Ensemble-Based  Automated  and  High-Performing  Recognition  of Coffee Leaf Disease,” Agriculture , vol. 12, no. 11, p. 1909, 2022.
[2] S.  Suprihanto,  I.  Awaludin,  M.  Fadhil,  and  M.  A.  Z.  Zulfikor, “Analisis Kinerja ResNet-50 dalam Klasifikasi Penyakit pada Daun Kopi Robusta,” Jurnal Informatika , vol. 9, no. 2, pp. 116–122, Oct. 2022.
[3] D.  Irfansyah,  M.  Mustikasari,  and  A.  Suroso,  “Arsitektur Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Alexnet  Untuk  Klasifikasi Hama Pada Citra Daun Tanaman Kopi,” Jurnal Informatika , vol. 6, no. 2, 2021.
[4] S. A. Sabrina and W. F. al Maki, “Klasifikasi Penyakit pada Tanaman Kopi Robusta Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” e-Proceeding of Engineering , vol. 9, no. 3, p. 119, Jun. 2022.
[5] J. G. M. Esgario, P. B. C. de Castro, L. M. Tassis, and R. A. Krohling, “An app to assist farmers in the identification of diseases and pests of coffee  leaves  using  deep  learning,” Information  Processing  in Agriculture ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  38–47,  Mar.  2022,  doi: 10.1016/j.inpa.2021.01.004.
[6] J. G. M. Esgario, R. A. Krohling, and J. A. Ventura, “Deep learning for classification and severity estimation of coffee leaf biotic stress,” Comput Electron Agric , vol. 169, Feb. 2020, doi: 10.1016/j.compag.2019.105162.
[7] L. X. Boa Sorte, C. T. Ferraz, F. Fambrini, R. D. R. Goulart, and J. H. Saito, “Coffee leaf disease recognition based on deep learning and texture attributes,” in Procedia Computer Science , 2019, vol. 159, pp. 135–144. doi: 10.1016/j.procs.2019.09.168.
[8] F. J. P. Montalbo and A. A. Hernandez, “An Optimized Classification Model for Coffea Liberica Disease using Deep Convolutional Neural Networks,” in 2020 16th  IEEE International Colloquium on Signal Processing & Its Applications (CSPA) , 2020, pp. 213–218.
[9] R. Yang and Y. Yu, “Artificial convolutional neural network in object detection and semantic segmentation for medical imaging analysis,” Front Oncol , vol. 11, p. 638182, 2021.
[10] M.  Dhanaraju,  P.  Chenniappan,  K.  Ramalingam,  S.  Pazhanivelan, and  R.  Kaliaperumal,  “Smart  Farming:  Internet  of  Things  (IoT)- Based Sustainable Agriculture,” Agriculture , vol. 12, no. 10, p. 1745, 2022.
[11] E.  Önler,  “REAL  TIME  PEST  DETECTION  USING  YOLOv5,” International Journal of Agricultural and Natural Sciences , vol. 14, no. 3, pp. 232–246, 2021.
[12] V. Kakani, V. H. Nguyen, B. P. Kumar, H. Kim, and V. R. Pasupuleti, “A  critical  review  on  computer  vision  and  artificial  intelligence  in food industry,” J Agric Food Res , vol. 2, p. 100033, 2020.
[13] O. Balitskii and V. Kolesnikov, “Identification of wear products in the automotive tribotechnical system using computer vision methods, artificial  intelligence  and  big  data,”  in 2019  XIth  International Scientific and Practical Conference on Electronics and Information Technologies (ELIT) , 2019, pp. 24–27.
[14] W.  Zhao,  W.  Yamada,  T.  Li,  M.  Digman,  and  T.  Runge, “Augmenting  Crop  Detection  for  Precision  Agriculture  with  Deep Visual Transfer Learning—A Case Study of Bale Detection,” Remote Sens (Basel) , vol. 13, no. 1, p. 23, 2020.
[15] M. E. Karar, F. Alsunaydi, S. Albusaymi, and S. Alotaibi, “A new mobile  application  of  agricultural  pests  recognition  using  deep learning  in  cloud  computing  system,” Alexandria  Engineering Journal , vol. 60, no. 5, pp. 4423–4432, 2021.
[16] O.  Wosner,  G.  Farjon,  and  A.  Bar-Hillel,  “Object  detection  in
agricultural  contexts:  A  multiple  resolution  benchmark  and comparison to human,” Comput Electron Agric , vol. 189, p. 106404, 2021.
[17] W. Fang, L. Wang, and P. Ren, “Tinier-YOLO: A real-time object detection method for constrained environments,” IEEE  Access , vol. 8, pp. 1935–1944, 2019.
[18] S.  Lu,  B. Wang, H. Wang,  L. Chen, M.  Linjian, and X. Zhang, “A real-time  object  detection  algorithm  for  video,” Computers  & Electrical Engineering , vol. 77, pp. 398–408, 2019.
[19] A. P. Marcos, N. L. S. Rodovalho, and A. R. Backes, “Coffee leaf rust  detection  using  convolutional  neural  network,”  in 2019  XV
Workshop de Visão Computacional (WVC) , 2019, pp. 38–42.
[20] D. Wu et al. , “Detection of Camellia oleifera Fruit in Complex Scenes by Using YOLOv7 and Data Augmentation,” Applied Sciences , vol. 12, no. 22, p. 11318, Nov. 2022, doi: 10.3390/app122211318.
[21] J.  Chaki  and  N.  Dey, A  beginner’s  guide  to  image  preprocessing techniques . CRC Press, 2018.
[22] G. Fenu and F. M. Malloci, “DiaMOS plant: A dataset for diagnosis and monitoring plant disease,” Agronomy , vol. 11, no. 11, p.  2107, 2021.
[23] A.  Morbekar,  A.  Parihar,  and  R.  Jadhav,  “Crop  disease  detection using  YOLO,”  in 2020  International  Conference  for  Emerging Technology (INCET) , 2020, pp. 1–5.
[24] P.  Li,  X.  Liu,  and  X.  Xie,  “Learning  Sample-Specific  Policies  for Sequential Image Augmentation,” in Proceedings  of  the  29th ACM International Conference on Multimedia , 2021, pp. 4491–4500.
[25]
J. A. Pandian, G. Geetharamani, and B. Annette, “Data augmentation on  plant  leaf  disease  image  dataset  using  image  manipulation  and deep learning techniques,” in 2019 IEEE 9th international conference on advanced computing (IACC) , 2019, pp. 199–204.
[26] Y.  Jamtsho,  P.  Riyamongkol,  and  R.  Waranusast,  “Real-time Bhutanese license plate localization using YOLO,” ICT Express , vol. 6, no. 2, pp. 121–124, 2020.
[27] C.  Tang,  G.  Zhang,  H.  Hu,  P.  Wei,  Z.  Duan,  and  Y.  Qian,  “An improved YOLOv3 algorithm to detect molting  in swimming  crabs against a complex background,” Aquac Eng , vol. 91, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.aquaeng.2020.102115.
[28] S. Tabassum, S. Ullah, N. H. Al-Nur, and S. Shatabda, “Poribohon- BD:  Bangladeshi  local  vehicle  image  dataset  with  annotation  for classification,” Data Brief , vol. 33, 2020.
[29] J. Dharneeshkar, S. A. Aniruthan, R. Karthika, and L. Parameswaran, “Deep  Learning  based  Detection  of  potholes  in  Indian  roads  using YOLO,” in 2020 International conference on inventive computation technologies (ICICT) , 2020, pp. 381–385.
[30] A. I. B. Parico and T. Ahamed, “Real time pear fruit detection and counting using YOLOv4 models and deep SORT,” Sensors , vol. 21, no. 14, p. 4803, 2021.
[31] Y.  Yin,  H.  Li,  and  W.  Fu,  “Faster-YOLO:  An  accurate  and  faster object  detection  method,” Digital  Signal  Processing:  A  Review Journal , vol. 102, Jul. 2020, doi: 10.1016/j.dsp.2020.102756.
[32] C.-Y.  Wang,  A.  Bochkovskiy,  and  H.-Y.  M.  Liao,  “YOLOv7: Trainable  bag-of-freebies  sets  new  state-of-the-art  for  real-time object detectors,” arXiv preprint arXiv:2207.02696 , 2022.
[33] I.  Ahmad et  al. ,  “Deep  Learning  Based  Detector  YOLOv5  for Identifying Insect Pests,” Applied Sciences , vol. 12, no. 19, p. 10167, 2022.
[34] A.  F.  Bayram,  C.  Gurkan,  A.  Budak,  and  H.  KARATAŞ,  “A Detection and Prediction Model Based on Deep Learning Assisted by Explainable  Artificial  Intelligence  for  Kidney  Diseases,” Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , no. 40, pp. 67–74, 2022.