論文の概要: Using depth information and colour space variations for improving outdoor robustness for instance segmentation of cabbage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16923v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 09:19:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 00:33:36.893800
• Title: Using depth information and colour space variations for improving outdoor robustness for instance segmentation of cabbage
• Title（参考訳）: キャベツのセグメンテーションにおける奥行き情報と色空間の変動を用いた屋外ロバスト性の向上
• Authors: Nils L\"uling, David Reiser, Alexander Stana, H.W. Griepentrog
• Abstract要約: 本研究は, 異なる環境条件下での作物のインスタンスセグメンテーションの改善に焦点をあてる。 深度情報と異なる色空間表現の影響を分析した。 その結果,色情報と組み合わせることでセグメンテーション精度が7.1%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image-based yield detection in agriculture could raiseharvest efficiency and cultivation performance of farms. Following this goal, this research focuses on improving instance segmentation of field crops under varying environmental conditions. Five data sets of cabbage plants were recorded under varying lighting outdoor conditions. The images were acquired using a commercial mono camera. Additionally, depth information was generated out of the image stream with Structure-from-Motion (SfM). A Mask R-CNN was used to detect and segment the cabbage heads. The influence of depth information and different colour space representations were analysed. The results showed that depth combined with colour information leads to a segmentation accuracy increase of 7.1%. By describing colour information by colour spaces using light and saturation information combined with depth information, additional segmentation improvements of 16.5% could be reached. The CIELAB colour space combined with a depth information layer showed the best results achieving a mean average precision of 75.
• Abstract（参考訳）: 農業における画像に基づく収量検出は、農地の収穫効率と耕作性能を高める可能性がある。 本研究は, 異なる環境条件下での農作物のインスタンスセグメンテーションの改善に焦点を当てた。 様々な照明条件下でキャベツプラントの5つのデータセットが記録された。 画像は商用のモノカメラで取得された。 さらに、画像ストリームからStructure-from-Motion (SfM)で深度情報を生成する。 Mask R-CNN はキャベツヘッドの検出と分割に使用された。 深度情報と異なる色空間表現の影響を解析した。 その結果,色情報と組み合わせることでセグメンテーション精度が7.1%向上した。 光と彩度情報と深度情報を組み合わせた色空間による色情報の記述により、さらに16.5%のセグメンテーション改善が可能となった。 cielab色空間と深度情報層を組み合わせると,平均精度75。

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