Table 3 Pest classification testing results.

From: Deep learning based agricultural pest monitoring and classification

Class ID	Accuracy (Before augmentation)	Precision (Before augmentation)	Recall (Before augmentation)	Accuracy (After augmentation)	Precision (After augmentation)	Recall (After augmentation)
1	0.68	0.75	0.6	0.85	0.9	0.8
2	0.55	0.62	0.5	0.83	0.85	0.82
3	0.57	0.86	0.4	0.84	0.92	0.75
4	0.55	0.54	0.56	0.82	0.8	0.78
5	0.63	0.66	0.6	0.85	0.88	0.82
6	0.71	0.74	0.68	0.87	0.9	0.85
7	0.56	0.52	0.63	0.84	0.87	0.79
8	0.52	0.46	0.58	0.83	0.85	0.8
9	0.56	0.67	0.48	0.85	0.88	0.83
10	0.47	0.51	0.44	0.82	0.83	0.8
11	0.7	0.68	0.73	0.86	0.89	0.82
12	0.6	0.65	0.56	0.85	0.88	0.82
13	0.61	0.55	0.68	0.84	0.87	0.81
14	0.64	0.68	0.6	0.85	0.88	0.82
16	0.58	0.5	0.68	0.84	0.86	0.79
17	0.51	0.4	0.68	0.83	0.85	0.78
18	0.75	0.79	0.71	0.88	0.9	0.84
19	0.52	0.52	0.53	0.83	0.85	0.78
20	0.39	0.25	0.68	0.82	0.84	0.77
21	0.54	0.44	0.68	0.83	0.85	0.78
22	0.56	0.52	0.6	0.84	0.87	0.79
23	0.63	0.66	0.6	0.85	0.88	0.82
24	0.61	0.62	0.59	0.84	0.87	0.81
25	0.38	0.52	0.3	0.82	0.85	0.77
26	0.68	0.63	0.74	0.86	0.88	0.82
27	0.77	0.71	0.83	0.88	0.9	0.84
28	0.36	0.3	0.46	0.82	0.84	0.77
29	0.47	0.47	0.47	0.83	0.85	0.78
30	0.43	0.45	0.41	0.84	0.86	0.79
31	0.76	0.76	0.76	0.88	0.9	0.84
32	0.64	0.67	0.61	0.85	0.88	0.82
33	0.52	0.5	0.54	0.83	0.85	0.8
34	0.61	0.79	0.52	0.85	0.89	0.81
35	0.73	0.73	0.73	0.86	0.88	0.84
36	0.65	0.85	0.54	0.85	0.91	0.78
37	0.58	0.5	0.66	0.84	0.86	0.8
38	0.64	0.69	0.6	0.85	0.89	0.82
39	0.5	0.4	0.66	0.83	0.85	0.8
40	0.41	0.35	0.48	0.82	0.83	0.79
41	0.67	0.7	0.65	0.85	0.89	0.82
42	0.7	0.68	0.72	0.85	0.88	0.83
43	0.54	0.74	0.42	0.83	0.85	0.78
44	0.76	0.76	0.76	0.87	0.9	0.85
45	0.64	0.66	0.61	0.84	0.87	0.81
46	0.4	0.37	0.44	0.82	0.83	0.78
47	0.53	0.64	0.45	0.83	0.85	0.79
48	0.42	0.47	0.38	0.81	0.83	0.77
49	0.45	0.43	0.48	0.82	0.83	0.79
50	0.51	0.53	0.49	0.82	0.85	0.8
51	0.66	0.62	0.7	0.85	0.88	0.82
52	0.38	0.36	0.4	0.81	0.83	0.78
53	0.58	0.72	0.47	0.84	0.87	0.8
54	0.7	0.75	0.67	0.86	0.89	0.83
55	0.3	0.29	0.32	0.8	0.82	0.76
56	0.6	0.71	0.52	0.85	0.88	0.82
57	0.56	0.75	0.44	0.84	0.87	0.8
58	0.65	0.65	0.65	0.85	0.88	0.82
59	0.71	0.71	0.71	0.87	0.9	0.85
60	0.73	0.86	0.62	0.86	0.89	0.83
62	0.7	0.68	0.72	0.85	0.82	0.87
63	0.75	0.75	0.75	0.86	0.86	0.86
66	0.81	0.81	0.81	0.89	0.88	0.9
67	0.86	0.84	0.89	0.9	0.88	0.92
68	0.75	0.64	0.9	0.86	0.75	0.93
69	0.65	0.59	0.73	0.8	0.75	0.85
70	0.64	0.55	0.78	0.79	0.73	0.86
71	0.79	0.8	0.78	0.88	0.87	0.89
82	0.42	0.47	0.38	0.65	0.6	0.7
83	0.9	0.87	0.94	0.92	0.91	0.93
84	0.91	0.97	0.85	0.94	0.98	0.88
85	0.74	0.9	0.63	0.85	0.91	0.78
86	0.91	1	0.83	0.93	0.99	0.85
87	0.71	0.7	0.73	0.84	0.83	0.86
90	0.91	0.96	0.86	0.94	0.97	0.89
91	0.87	0.92	0.83	0.91	0.94	0.88
93	0.98	1	0.97	0.99	1	0.98
94	0.83	0.97	0.73	0.87	0.96	0.78
97	0.93	0.96	0.9	0.96	0.98	0.93
98	0.86	0.92	0.8	0.89	0.94	0.83
100	0.78	0.85	0.72	0.82	0.9	0.76
101	0.71	0.73	0.69	0.8	0.79	0.81

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