Fugu-MT 論文翻訳(概要): Volume and leaf area calculation of cabbage with a neural network-based instance segmentation

論文の概要: Volume and leaf area calculation of cabbage with a neural network-based instance segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05284v1
Date: Mon, 12 Apr 2021 08:29:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-14 01:58:19.801215
Title: Volume and leaf area calculation of cabbage with a neural network-based instance segmentation
Title（参考訳）: ニューラルネットワークに基づくインスタンスセグメンテーションによるキャベツの体積と葉面積の計算
Authors: Nils Lueling, David Reiser, Hans W. Griepentrog
Abstract要約: マスク領域に基づく畳み込みニューラルネットワーク(Mask R-CNN)は、葉からキャベツ果実を分割し、対応する植物に割り当てるように訓練された。本発明は、果実サイズ92.6%の計算精度と、個々の植物レベルで89.8%の葉面積の精度を提供することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Fruit size and leaf area are important indicators for plant health and are of interest for plant nutrient management, plant protection and harvest. In this research, an image-based method for measuring the fruit volume as well as the leaf area for cabbage is presented. For this purpose, a mask region-based convolutional neural network (Mask R-CNN) was trained to segment the cabbage fruit from the leaves and assign it to the corresponding plant. The results indicated that even with a single camera, the developed method can provide a calculation accuracy of fruit size of 92.6% and an accuracy of leaf area of 89.8% on individual plant level.
Abstract（参考訳）: 果実の大きさと葉面積は植物の健康にとって重要な指標であり、植物の栄養管理、植物保護および収穫にとって重要な指標である。本研究では,果実の体積とキャベツの葉面積を画像ベースで測定する手法を提案する。この目的のために、マスク領域に基づく畳み込みニューラルネットワーク(Mask R-CNN)を訓練し、葉からキャベツ果実を分割し、対応する植物に割り当てた。その結果, 単一カメラを用いた場合であっても, 果実の大きさを92.6%, 葉面積を89.8%の精度で計算できることがわかった。

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