論文の概要: Hierarchical Approach for Joint Semantic, Plant Instance, and Leaf
Instance Segmentation in the Agricultural Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07879v1
- Date: Fri, 14 Oct 2022 15:01:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 17:11:34.987325
- Title: Hierarchical Approach for Joint Semantic, Plant Instance, and Leaf
Instance Segmentation in the Agricultural Domain
- Title(参考訳): 農業領域におけるジョイントセマンティクス,植物インスタンス,葉のインスタンスセグメンテーションの階層的アプローチ
- Authors: Gianmarco Roggiolani, Matteo Sodano, Tiziano Guadagnino, Federico
Magistri, Jens Behley, Cyrill Stachniss
- Abstract要約: 植物表現型は、植物の成長段階、発達、その他の関連する量を記述するため、農業において中心的な課題である。
本稿では,RGBデータから作物の連接意味,植物インスタンス,葉のインスタンスセグメンテーションの問題に対処する。
本稿では,3つのタスクを同時に処理する単一畳み込みニューラルネットワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.647846446064992
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Plant phenotyping is a central task in agriculture, as it describes plants'
growth stage, development, and other relevant quantities. Robots can help
automate this process by accurately estimating plant traits such as the number
of leaves, leaf area, and the plant size. In this paper, we address the problem
of joint semantic, plant instance, and leaf instance segmentation of crop
fields from RGB data. We propose a single convolutional neural network that
addresses the three tasks simultaneously, exploiting their underlying
hierarchical structure. We introduce task-specific skip connections, which our
experimental evaluation proves to be more beneficial than the usual schemes. We
also propose a novel automatic post-processing, which explicitly addresses the
problem of spatially close instances, common in the agricultural domain because
of overlapping leaves. Our architecture simultaneously tackles these problems
jointly in the agricultural context. Previous works either focus on plant or
leaf segmentation, or do not optimise for semantic segmentation. Results show
that our system has superior performance to state-of-the-art approaches, while
having a reduced number of parameters and is operating at camera frame rate.
- Abstract(参考訳): 植物表現型は、植物の成長段階、発達、その他の関連する量を記述するため、農業において中心的な役割である。
ロボットは、葉の数、葉面積、植物の大きさなどの植物形質を正確に推定することで、このプロセスの自動化を支援する。
本稿では,RGBデータから作物の連接意味,植物インスタンス,葉のインスタンスセグメンテーションの問題に対処する。
本稿では,3つのタスクを同時に処理し,その基盤となる階層構造を活用する畳み込みニューラルネットワークを提案する。
タスク固有のスキップ接続を導入することで,従来のスキームよりも有益であることが実験的評価で証明される。
また,葉の重なり合っているため,農業領域に共通する空間的近接インスタンスの問題に明示的に対処する,新しい自動後処理を提案する。
私たちのアーキテクチャは、農業の文脈で同時にこれらの問題に取り組みます。
以前の作品は植物または葉のセグメンテーションに焦点を当てるか、意味的なセグメンテーションを最適化しない。
その結果,本システムは,パラメータ数が少なくカメラフレームレートで動作しながら,最先端のアプローチよりも優れた性能を示すことができた。
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