論文の概要: AutoCount: Unsupervised Segmentation and Counting of Organs in Field Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09178v1
• Date: Fri, 17 Jul 2020 18:27:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 14:24:52.222803
• Title: AutoCount: Unsupervised Segmentation and Counting of Organs in Field Images
• Title（参考訳）: AutoCount: フィールドイメージ内の臓器の教師なしセグメンテーションとカウント
• Authors: Jordan Ubbens, Tewodros Ayalew, Steve Shirtliffe, Anique Josuttes, Curtis Pozniak, Ian Stavness
• Abstract要約: 植物器官などの密集物を数えるための,教師なしの手法を提案する。 我々は、畳み込みネットワークに基づく教師なしセグメンテーション法と、ポストホック最適化の2つのステップを用いる。 提案手法は,ソルガム (S. bicolor) とコムギ (T. aestivum) の臓器計数作業において,データセット依存のチューニングや修正を伴わない競争的カウント性能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.976801748296403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counting plant organs such as heads or tassels from outdoor imagery is a popular benchmark computer vision task in plant phenotyping, which has been previously investigated in the literature using state-of-the-art supervised deep learning techniques. However, the annotation of organs in field images is time-consuming and prone to errors. In this paper, we propose a fully unsupervised technique for counting dense objects such as plant organs. We use a convolutional network-based unsupervised segmentation method followed by two post-hoc optimization steps. The proposed technique is shown to provide competitive counting performance on a range of organ counting tasks in sorghum (S. bicolor) and wheat (T. aestivum) with no dataset-dependent tuning or modifications.
• Abstract（参考訳）: 屋外画像から頭や房などの植物器官を数えることは、植物表現型付けにおける一般的なベンチマークコンピュータビジョンタスクであり、これまでは最先端の教師付きディープラーニング技術を用いて研究されてきた。 しかし、フィールド画像中の臓器のアノテーションは時間がかかり、エラーを起こしやすい。 本稿では,植物器官などの密集した物体を計数するための教師なし手法を提案する。 畳み込みネットワークに基づく非教師なしセグメンテーション法と2つのポストホック最適化ステップを用いる。 提案手法は,ソルガム (S. bicolor) とコムギ (T. aestivum) の臓器計数作業において,データセット依存のチューニングや修正を伴わない競争的カウント性能を提供する。

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