Fugu-MT 論文翻訳(概要): Apple Counting using Convolutional Neural Networks

論文の概要: Apple Counting using Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11566v1
Date: Wed, 24 Aug 2022 14:13:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-25 12:58:25.960080
Title: Apple Counting using Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたAppleのカウント
Authors: Nicolai H\"ani, Pravakar Roy, and Volkan Isler
Abstract要約: 果樹園のような現実の環境でのイメージから、正確で信頼性の高い果実や野菜の数を推定することは、難しい問題である。コンボリューショナルニューラルネットワークを訓練することにより,画像から果実を数えることを多クラス分類問題として定式化し,その問題を解決する。当社のネットワークは、最大94%の精度で、4つのデータセットのうち3つでパフォーマンスを向上しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.504279159923765
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Estimating accurate and reliable fruit and vegetable counts from images in real-world settings, such as orchards, is a challenging problem that has received significant recent attention. Estimating fruit counts before harvest provides useful information for logistics planning. While considerable progress has been made toward fruit detection, estimating the actual counts remains challenging. In practice, fruits are often clustered together. Therefore, methods that only detect fruits fail to offer general solutions to estimate accurate fruit counts. Furthermore, in horticultural studies, rather than a single yield estimate, finer information such as the distribution of the number of apples per cluster is desirable. In this work, we formulate fruit counting from images as a multi-class classification problem and solve it by training a Convolutional Neural Network. We first evaluate the per-image accuracy of our method and compare it with a state-of-the-art method based on Gaussian Mixture Models over four test datasets. Even though the parameters of the Gaussian Mixture Model-based method are specifically tuned for each dataset, our network outperforms it in three out of four datasets with a maximum of 94\% accuracy. Next, we use the method to estimate the yield for two datasets for which we have ground truth. Our method achieved 96-97\% accuracies. For additional details please see our video here: https://www.youtube.com/watch?v=Le0mb5P-SYc}{https://www.youtube.com/watch?v=Le0mb5P-SYc.
Abstract（参考訳）: 果樹園などの実世界の環境における画像から、正確で信頼性の高い果物や野菜の数を推定することは、近年大きな注目を集めている課題である。収穫前の果実数の推定は、物流計画に有用な情報を提供する。果実の検出にはかなりの進歩が見られたが、実数の推定は依然として困難である。実際には、果実はまとめられることが多い。したがって、果実のみを検出する方法は、正確な果実数を推定するための一般的な解決策を提供しない。さらに、園芸研究においては、単一の収量推定よりも、クラスタごとのリンゴの数の分布などの細かな情報の方が望ましい。本研究では,画像からの果実数を多種分類問題として定式化し,畳み込みニューラルネットワークの学習により解く。まず,画像単位の精度を評価し,ガウス混合モデルに基づく最先端手法と4つのテストデータセットを比較した。 gaussian mixed model-based methodのパラメータはデータセットごとに特別に調整されているが、ネットワークは最大94\%の精度で4つのデータセットのうち3つに上回っている。次に,本手法を用いて,基礎となる真理を持つ2つのデータセットの収量を推定する。 96-97 %の精度を示した。詳細は、https://www.youtube.com/watch? v=Le0mb5P-SYc}{https://www.youtube.com/watch? v=le0mb5p-syc。

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