論文の概要: Central object segmentation by deep learning for fruits and other roundish objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01251v2
• Date: Sun, 6 Dec 2020 12:34:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 23:38:32.223839
• Title: Central object segmentation by deep learning for fruits and other roundish objects
• Title（参考訳）: 果実などの丸い物体の深層学習による中心物体のセグメンテーション
• Authors: Motohisa Fukuda, Takashi Okuno, Shinya Yuki
• Abstract要約: 本稿では、RGB画像の中央に物体を識別し、描画するCROP(Central Roundish Object Painter)を提案する。 この技術は、農場における果実の生育の統計データを自動収集する手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present CROP (Central Roundish Object Painter), which identifies and paints the object at the center of an RGB image. Primarily CROP works for roundish fruits in various illumination conditions, but surprisingly, it could also deal with images of other organic or inorganic materials, or ones by optical and electron microscopes, although CROP was trained solely by 172 images of fruits. The method involves image segmentation by deep learning, and the architecture of the neural network is a deeper version of the original U-Net. This technique could provide us with a means of automatically collecting statistical data of fruit growth in farms. As an example, we describe our experiment of processing 510 time series photos automatically to collect the data on the size and the position of the target fruit. Our trained neural network CROP and the above automatic programs are available on GitHub with user-friendly interface programs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、RGB画像の中心に物体を識別し、描画するCROP(Central Roundish Object Painter)を提案する。 主に、CROPは様々な照明条件下で丸い果実に作用するが、驚くべきことに、他の有機物や無機物のイメージや、光学顕微鏡や電子顕微鏡で処理することもできる。 この方法はディープラーニングによるイメージセグメンテーションを伴い、ニューラルネットワークのアーキテクチャは元のU-Netのより深いバージョンである。 この技術は、農場における果実の生育の統計データを自動収集する手段を提供する。 そこで,本研究では510枚の時系列写真を自動処理し,対象果実の大きさと位置のデータを収集する実験を行った。 トレーニングされたニューラルネットワークCROPと上記の自動プログラムは、ユーザフレンドリなインターフェースプログラムを備えたGitHubで利用可能です。

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