Fugu-MT 論文翻訳(概要): Image-Based Sorghum Head Counting When You Only Look Once

論文の概要: Image-Based Sorghum Head Counting When You Only Look Once

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11929v3
Date: Mon, 13 Jun 2022 15:47:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-15 04:21:26.080971
Title: Image-Based Sorghum Head Counting When You Only Look Once
Title（参考訳）: 画像ベースのソルガムヘッド計数(sorghum head counting)
Authors: Lawrence Mosley and Hieu Pham and Yogesh Bansal and Eric Hare
Abstract要約: デジタル農業の最近のトレンドは、作物の品質評価と収量推定のために人工知能にシフトしている。本研究では,パラメータ調整された単発物体検出アルゴリズムを用いて,空中ドローン画像からソルガム頭部を識別・カウントする方法について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.43087660376697
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Modern trends in digital agriculture have seen a shift towards artificial intelligence for crop quality assessment and yield estimation. In this work, we document how a parameter tuned single-shot object detection algorithm can be used to identify and count sorghum head from aerial drone images. Our approach involves a novel exploratory analysis that identified key structural elements of the sorghum images and motivated the selection of parameter-tuned anchor boxes that contributed significantly to performance. These insights led to the development of a deep learning model that outperformed the baseline model and achieved an out-of-sample mean average precision of 0.95.
Abstract（参考訳）: デジタル農業の最近のトレンドは、作物の品質評価と収量推定のために人工知能にシフトしている。本研究では,パラメータ調整された単発物体検出アルゴリズムを用いて,空中ドローン画像からソルガム頭部を識別・カウントする方法について述べる。提案手法は,ソルガム画像の重要な構造要素を同定し,性能に大きく寄与するパラメータ調整アンカーボックスの選択を動機付ける,新たな探索分析を含む。これらの知見は、ベースラインモデルより優れ、サンプル外平均精度0.95を達成したディープラーニングモデルの開発につながった。

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