論文の概要: High-Resolution UAV Image Generation for Sorghum Panicle Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03947v1
• Date: Sun, 8 May 2022 20:26:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 17:06:54.997705
• Title: High-Resolution UAV Image Generation for Sorghum Panicle Detection
• Title（参考訳）: ソルガムパニック検出のための高分解能uav画像生成
• Authors: Enyu Cai, Zhankun Luo, Sriram Baireddy, Jiaqi Guo, Changye Yang, Edward J. Delp
• Abstract要約: 本稿では,データ拡張のためのGAN(Generative Adversarial Network)からの合成トレーニング画像を用いて,ソルガムパニックの検出とカウントの性能を向上させる手法を提案する。 提案手法は,実際のUAV RGB画像の地上真実データセットを限定した画像から画像への変換GANを用いて,パニックラベルを用いた合成高解像度UAV RGB画像を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.88932181375298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The number of panicles (or heads) of Sorghum plants is an important phenotypic trait for plant development and grain yield estimation. The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) enables the capability of collecting and analyzing Sorghum images on a large scale. Deep learning can provide methods for estimating phenotypic traits from UAV images but requires a large amount of labeled data. The lack of training data due to the labor-intensive ground truthing of UAV images causes a major bottleneck in developing methods for Sorghum panicle detection and counting. In this paper, we present an approach that uses synthetic training images from generative adversarial networks (GANs) for data augmentation to enhance the performance of Sorghum panicle detection and counting. Our method can generate synthetic high-resolution UAV RGB images with panicle labels by using image-to-image translation GANs with a limited ground truth dataset of real UAV RGB images. The results show the improvements in panicle detection and counting using our data augmentation approach.
• Abstract（参考訳）: ソルガム植物の穂数(または頭数)は、植物の発達と収量の推定において重要な形質である。 無人航空機(UAV)の使用により、大規模なソルガム画像の収集と分析が可能となる。 ディープラーニングは、UAV画像から表現型特性を推定する方法を提供するが、大量のラベル付きデータを必要とする。 UAV画像の労働集約的真実化によるトレーニングデータの欠如は、ソルガムパニックの検出とカウントの方法開発において大きなボトルネックとなる。 本稿では,データ拡張のためのGAN(Generative Adversarial Network)からの合成トレーニング画像を用いて,ソルガムパニックの検出とカウントの性能を向上させる手法を提案する。 提案手法は,実際のUAV RGB画像の地上真実データセットを限定した画像から画像への変換GANを用いて,パニックラベルを用いた合成高解像度UAV RGB画像を生成する。 その結果,データ拡張手法によるパニック検出とカウントの改善が示された。

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