Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explicitly incorporating spatial information to recurrent networks for agriculture

論文の概要: Explicitly incorporating spatial information to recurrent networks for agriculture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13406v1
Date: Mon, 27 Jun 2022 15:57:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-28 14:17:18.085243
Title: Explicitly incorporating spatial information to recurrent networks for agriculture
Title（参考訳）: 農業用リカレントネットワークへの空間情報の導入
Authors: Claus Smitt, Michael Halstead, Alireza Ahmadi, and Chris McCool
Abstract要約: 本稿では,深層畳み込みニューラルネットワークの分類を改善するための新しい手法を提案する。利用可能なRGB-D画像とロボット・オドメトリーを利用してフレーム間特徴マップ空間登録を行う。この情報は、その正確さと堅牢性を改善するために、繰り返し学習されたモデル内で融合される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.583080280213959
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In agriculture, the majority of vision systems perform still image classification. Yet, recent work has highlighted the potential of spatial and temporal cues as a rich source of information to improve the classification performance. In this paper, we propose novel approaches to explicitly capture both spatial and temporal information to improve the classification of deep convolutional neural networks. We leverage available RGB-D images and robot odometry to perform inter-frame feature map spatial registration. This information is then fused within recurrent deep learnt models, to improve their accuracy and robustness. We demonstrate that this can considerably improve the classification performance with our best performing spatial-temporal model (ST-Atte) achieving absolute performance improvements for intersection-over-union (IoU[%]) of 4.7 for crop-weed segmentation and 2.6 for fruit (sweet pepper) segmentation. Furthermore, we show that these approaches are robust to variable framerates and odometry errors, which are frequently observed in real-world applications.
Abstract（参考訳）: 農業では、視覚系の大半は静止画像分類を行う。しかし、最近の研究は、分類性能を向上させるための豊富な情報源としての空間的・時間的手がかりの可能性を強調している。本稿では,深層畳み込みニューラルネットワークの分類を改善するために,空間情報と時間情報の両方を明示的に捉える新しい手法を提案する。利用可能なRGB-D画像とロボット・オドメトリーを利用してフレーム間特徴マップ空間登録を行う。この情報は、その正確性と堅牢性を改善するために、繰り返し発生するディープラーニングモデルに融合される。作物雑草分画4.7の交雑種(IoU[%])と果実(サツマイモ)分画2.6の絶対的性能向上を達成し、最も優れた時空間モデル(ST-Atte)による分類性能を向上できることを実証した。さらに,これらの手法は,実世界のアプリケーションでよく見られる可変フレームレートやオドメトリー誤差に対して堅牢であることを示す。

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