論文の概要: Localizing Small Apples in Complex Apple Orchard Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11372v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 09:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-24 23:47:17.497920
• Title: Localizing Small Apples in Complex Apple Orchard Environments
• Title（参考訳）: 複雑なAppleオーチャード環境における小さなAppleのローカライズ
• Authors: Christian Wilms, Robert Johanson, Simone Frintrop
• Abstract要約: 本研究では, オブジェクト提案生成システムであるAttentionMaskを適応させることにより, リンゴ全体の画像中のリンゴの局在化の問題に対処する。 AttentionMaskは、非常に小さなリンゴ用の新しいモジュールを追加するか、ティリングフレームワークに統合することで適応します。 どちらのアプローチも、MinneAppleデータセットの標準オブジェクト提案生成システムよりも明らかに優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.468952886990851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The localization of fruits is an essential first step in automated agricultural pipelines for yield estimation or fruit picking. One example of this is the localization of apples in images of entire apple trees. Since the apples are very small objects in such scenarios, we tackle this problem by adapting the object proposal generation system AttentionMask that focuses on small objects. We adapt AttentionMask by either adding a new module for very small apples or integrating it into a tiling framework. Both approaches clearly outperform standard object proposal generation systems on the MinneApple dataset covering complex apple orchard environments. Our evaluation further analyses the improvement w.r.t. the apple sizes and shows the different characteristics of our two approaches.
• Abstract（参考訳）: 果実の局在化は、収穫量推定や収穫のための自動化農業パイプラインにおいて不可欠な第一歩である。 この例の1つは、リンゴ全体の画像におけるリンゴの局在である。 このようなシナリオではリンゴは非常に小さなオブジェクトであるため、我々は小さなオブジェクトに焦点を当てたオブジェクト提案生成システム attentionmaskを適用することでこの問題に取り組みます。 AttentionMaskは、非常に小さなリンゴ用の新しいモジュールを追加するか、ティリングフレームワークに統合することで適応します。 どちらのアプローチも、複雑なapple orchard環境をカバーするminneappleデータセット上の標準オブジェクト提案生成システムよりも明らかに優れている。 本評価は, アップルサイズの改善を更に分析し, 2つのアプローチの異なる特性を示す。

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