論文の概要: Seed Phenotyping on Neural Networks using Domain Randomization and
Transfer Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13259v1
- Date: Thu, 24 Dec 2020 14:04:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-25 14:22:45.557598
- Title: Seed Phenotyping on Neural Networks using Domain Randomization and
Transfer Learning
- Title(参考訳): ドメインランダム化と伝達学習を用いたニューラルネットワーク上のシードフェノタイピング
- Authors: Venkat Margapuri and Mitchell Neilsen
- Abstract要約: 種子表現型は、種子の形態的特性を分析して、その挙動を発達、耐性、収量の観点から予測する考え方である。
研究の焦点は、最先端のオブジェクト検出およびローカリゼーションネットワークの適用および実現可能性分析である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Seed phenotyping is the idea of analyzing the morphometric characteristics of
a seed to predict the behavior of the seed in terms of development, tolerance
and yield in various environmental conditions. The focus of the work is the
application and feasibility analysis of the state-of-the-art object detection
and localization neural networks, Mask R-CNN and YOLO (You Only Look Once), for
seed phenotyping using Tensorflow. One of the major bottlenecks of such an
endeavor is the need for large amounts of training data. While the capture of a
multitude of seed images is taunting, the images are also required to be
annotated to indicate the boundaries of the seeds on the image and converted to
data formats that the neural networks are able to consume. Although tools to
manually perform the task of annotation are available for free, the amount of
time required is enormous. In order to tackle such a scenario, the idea of
domain randomization i.e. the technique of applying models trained on images
containing simulated objects to real-world objects, is considered. In addition,
transfer learning i.e. the idea of applying the knowledge obtained while
solving a problem to a different problem, is used. The networks are trained on
pre-trained weights from the popular ImageNet and COCO data sets. As part of
the work, experiments with different parameters are conducted on five different
seed types namely, canola, rough rice, sorghum, soy, and wheat.
- Abstract(参考訳): 種子表現型は、種子の形態的特性を分析して、様々な環境条件下での種子の発生、耐性および収量の観点から種子の挙動を予測するという考え方である。
この研究の焦点は、Tensorflowを用いたシード表現のための最先端のオブジェクト検出とローカライズニューラルネットワーク、Mask R-CNNとYOLO(You Only Look Once)の応用と実現可能性分析である。
このような取り組みにおける大きなボトルネックの1つは、大量のトレーニングデータを必要とすることだ。
多数のシード画像のキャプチャは厄介だが、画像は画像上の種子の境界を示し、ニューラルネットワークが消費できるデータフォーマットに変換するために注釈付けされる必要がある。
手動でアノテーションのタスクを実行するツールは無料で利用できるが、必要な時間は非常に大きい。
そのようなシナリオに取り組むために、ドメインランダム化という考え方がある。
シミュレーション対象を含む画像に学習したモデルを実世界オブジェクトに適用する手法を考察する。
また、転帰学習(transfer learning)も行う。
問題を解く際に得られる知識を別の問題に適用するという考え方が用いられる。
ネットワークは、人気のあるImageNetとCOCOデータセットからトレーニング済み重量に基づいてトレーニングされる。
研究の一環として, キャノラ, 粗米, ソルガム, 大豆, 小麦の5種類の種に対して, 異なるパラメータを用いた実験を行った。
関連論文リスト
- FuNNscope: Visual microscope for interactively exploring the loss
landscape of fully connected neural networks [77.34726150561087]
ニューラルネットワークの高次元景観特性を探索する方法を示す。
我々は、小さなニューラルネットワークの観測結果をより複雑なシステムに一般化する。
インタラクティブダッシュボードは、いくつかのアプリケーションネットワークを開放する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-09T16:41:53Z) - TransformNet: Self-supervised representation learning through predicting
geometric transformations [0.8098097078441623]
入力データに適用された幾何変換の認識のための教師なし意味特徴学習手法について述べる。
我々のアプローチの基本概念は、画像中の物体を知らない人が、それらに適用された幾何学的変換を定量的に予測できないことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T22:41:01Z) - A Comprehensive Study of Image Classification Model Sensitivity to
Foregrounds, Backgrounds, and Visual Attributes [58.633364000258645]
このデータセットをRIVAL10と呼びます。
本研究では,前景,背景,属性の騒音劣化に対する幅広いモデルの感度を評価する。
本稿では,多種多様な最先端アーキテクチャ (ResNets, Transformers) とトレーニング手順 (CLIP, SimCLR, DeiT, Adversarial Training) について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T06:31:28Z) - A singular Riemannian geometry approach to Deep Neural Networks II.
Reconstruction of 1-D equivalence classes [78.120734120667]
入力空間における出力多様体内の点の事前像を構築する。
我々は、n-次元実空間から(n-1)-次元実空間へのニューラルネットワークマップの場合の簡易性に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T11:47:45Z) - Enlisting 3D Crop Models and GANs for More Data Efficient and
Generalizable Fruit Detection [0.0]
本稿では,合成3次元作物モデルドメインから実世界の作物ドメインへの農業画像生成手法を提案する。
本手法は, 果実の位置と形状を保存するために, 意味的に制約されたGAN (generative adversarial network) を用いる。
ブドウ品種検出タスクにおける増分訓練実験により,本手法から生成した画像がドメインプロセスを大幅に高速化できることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-30T16:11:59Z) - Point-Cloud Deep Learning of Porous Media for Permeability Prediction [0.0]
デジタル画像から多孔質媒体の透過性を予測するための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
我々は、固体行列と細孔空間の境界を点雲としてモデル化し、それらをポイントネットアーキテクチャに基づくニューラルネットワークへの入力として供給する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-18T22:59:21Z) - Multi-Agent Semi-Siamese Training for Long-tail and Shallow Face
Learning [54.13876727413492]
多くの現実世界の顔認識シナリオでは、トレーニングデータセットの深さは浅いため、IDごとに2つの顔画像しか利用できません。
非均一なサンプルの増加により、このような問題はより一般的なケース、すなわち長い尾の顔学習に変換される。
これらの問題に対処するために,マルチエージェントセミシアントレーニング(masst)という高度なソリューションを導入する。
広範な実験と比較は、長い尾と浅い顔学習のためのMASSTの利点を示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-10T04:57:32Z) - Anomaly Detection in Image Datasets Using Convolutional Neural Networks,
Center Loss, and Mahalanobis Distance [0.0]
ユーザーアクティビティは、品質や無関係な画像やデータベクターのかなりの数を生成します。
ニューラルネットワークの場合、異常は通常分布外サンプルとして定義される。
本研究では,画像データセットにおける非分布サンプルの監督的および半監督的検出手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-13T13:44:03Z) - Classification of Seeds using Domain Randomization on Self-Supervised
Learning Frameworks [0.0]
鍵となるボトルネックは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングする大量のラベル付きデータの必要性である。
この研究は、これを達成するために、コントラスト学習とドメインランダム化の概念を活用している。
実世界の画像の表象的サンプル作物から生成された合成画像の使用は、大量のテスト対象の必要性を軽減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-29T12:50:06Z) - Factors of Influence for Transfer Learning across Diverse Appearance
Domains and Task Types [50.1843146606122]
現在の最新のコンピュータビジョンモデルでは、簡単な転送学習が一般的です。
転校学習に関するこれまでの体系的な研究は限られており、作業が期待される状況は十分に理解されていない。
本論文では,非常に異なる画像領域にまたがる転送学習の広範な実験的研究を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-24T16:24:20Z) - Generative Adversarial U-Net for Domain-free Medical Image Augmentation [49.72048151146307]
注釈付き医用画像の不足は、医用画像コンピューティングの分野における最大の課題の1つだ。
本稿では,生成逆U-Netという新しい生成手法を提案する。
当社の新しいモデルは、ドメインフリーで、さまざまな医療画像に汎用性があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-12T23:02:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。