論文の概要: Counting of Grapevine Berries in Images via Semantic Segmentation using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14010v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 08:10:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:11:49.104239
• Title: Counting of Grapevine Berries in Images via Semantic Segmentation using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた意味セグメンテーションによる画像中のブドウ果実の計数
• Authors: Laura Zabawa, Anna Kicherer, Lasse Klingbeil, Reinhard T\"opfer, Heiner Kuhlmann, Ribana Roscher
• Abstract要約: 本稿では、2つの異なるトレーニングシステムで動作する自動画像解析に基づく客観的フレームワークを提案する。 このフレームワークは、畳み込みニューラルネットワークを使用して、セマンティックセグメンテーションを実行することで、画像内の単一のベリーを検出する。 VSPでは94.0%,SMPHでは85.6%のベリー検出が可能であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.826324731529213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The extraction of phenotypic traits is often very time and labour intensive. Especially the investigation in viticulture is restricted to an on-site analysis due to the perennial nature of grapevine. Traditionally skilled experts examine small samples and extrapolate the results to a whole plot. Thereby different grapevine varieties and training systems, e.g. vertical shoot positioning (VSP) and semi minimal pruned hedges (SMPH) pose different challenges. In this paper we present an objective framework based on automatic image analysis which works on two different training systems. The images are collected semi automatic by a camera system which is installed in a modified grape harvester. The system produces overlapping images from the sides of the plants. Our framework uses a convolutional neural network to detect single berries in images by performing a semantic segmentation. Each berry is then counted with a connected component algorithm. We compare our results with the Mask-RCNN, a state-of-the-art network for instance segmentation and with a regression approach for counting. The experiments presented in this paper show that we are able to detect green berries in images despite of different training systems. We achieve an accuracy for the berry detection of 94.0% in the VSP and 85.6% in the SMPH.
• Abstract（参考訳）: 表現型形質の抽出は、しばしば非常に時間と労力を集中的に行う。 特にブドウ栽培に関する調査は、ブドウの多年生性によるオンサイト分析に限られている。 伝統的に熟練した専門家は小さなサンプルを調べ、結果全体をプロットに外挿する。 これにより、垂直撮影位置決め(VSP)や半最小プルーンド・ヘッジ(SMPH)など、ブドウ品種や訓練システムが異なる課題が生じる。 本稿では、2つの異なるトレーニングシステムで動作する自動画像解析に基づく客観的フレームワークを提案する。 この画像は、修正ブドウ収穫機に設置されるカメラシステムにより半自動で収集される。 このシステムは、植物の側面から重なり合う画像を生成する。 本フレームワークでは,畳み込みニューラルネットワークを用いて,意味セグメンテーションを行うことで画像中の単一ベリーを検出する。 各ベリーは連結成分アルゴリズムでカウントされる。 本研究では, 実例分割のための最先端ネットワークであるMask-RCNNと, カウントのための回帰手法との比較を行った。 そこで,本研究では,異なるトレーニングシステムを用いながら,画像中の緑ベリーを検出できる実験を行った。 VSPでは94.0%,SMPHでは85.6%のベリー検出が可能であった。

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