論文の概要: Deep Data Augmentation for Weed Recognition Enhancement: A Diffusion Probabilistic Model and Transfer Learning Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09509v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 01:00:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 14:59:03.286527
• Title: Deep Data Augmentation for Weed Recognition Enhancement: A Diffusion Probabilistic Model and Transfer Learning Based Approach
• Title（参考訳）: 雑草認識強化のための深層データ拡張:拡散確率モデルと伝達学習に基づくアプローチ
• Authors: Dong Chen, Xinda Qi, Yu Zheng, Yuzhen Lu, Zhaojian Li
• Abstract要約: 本稿では,拡散確率モデルを用いて高品質な合成雑草画像を生成する方法を提案する。 開発されたアプローチは、いくつかの最先端のGANモデルより一貫して優れている。 合成雑草画像による拡張データセットは、雑草分類タスクのための4つのディープラーニング(DL)モデルにおけるモデルパフォーマンスを向上させる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.860192771292713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weed management plays an important role in many modern agricultural applications. Conventional weed control methods mainly rely on chemical herbicides or hand weeding, which are often cost-ineffective, environmentally unfriendly, or even posing a threat to food safety and human health. Recently, automated/robotic weeding using machine vision systems has seen increased research attention with its potential for precise and individualized weed treatment. However, dedicated, large-scale, and labeled weed image datasets are required to develop robust and effective weed identification systems but they are often difficult and expensive to obtain. To address this issue, data augmentation approaches, such as generative adversarial networks (GANs), have been explored to generate highly realistic images for agricultural applications. Yet, despite some progress, those approaches are often complicated to train or have difficulties preserving fine details in images. In this paper, we present the first work of applying diffusion probabilistic models (also known as diffusion models) to generate high-quality synthetic weed images based on transfer learning. Comprehensive experimental results show that the developed approach consistently outperforms several state-of-the-art GAN models, representing the best trade-off between sample fidelity and diversity and highest FID score on a common weed dataset, CottonWeedID15. In addition, the expanding dataset with synthetic weed images can apparently boost model performance on four deep learning (DL) models for the weed classification tasks. Furthermore, the DL models trained on CottonWeedID15 dataset with only 10% of real images and 90% of synthetic weed images achieve a testing accuracy of over 94%, showing high-quality of the generated weed samples. The codes of this study are made publicly available at https://github.com/DongChen06/DMWeeds.
• Abstract（参考訳）: 雑草管理は多くの近代農業で重要な役割を担っている。 従来の雑草防除法は主に化学除草剤や除草剤に依存しており、費用がかからず、環境に優しい、あるいは食品の安全性と人間の健康を脅かすことさえある。 近年,機械ビジョンシステムを用いた自動/ロボット除草は,精密かつ個別化された雑草処理の可能性とともに研究の注目を集めている。 しかし、堅牢で効果的な雑草識別システムを開発するには、大規模でラベル付き雑草画像データセットが必要であるが、しばしば入手が困難で高価である。 この問題に対処するために,gans(generative adversarial network)などのデータ拡張手法が,農業用途に高度に現実的なイメージを生成するために検討されている。 しかし、いくつかの進歩にもかかわらず、これらのアプローチは訓練が複雑で、画像の細かい詳細を保存できないことが多い。 本稿では,拡散確率モデル(拡散モデルとも呼ばれる)を用いて,転送学習に基づく高品質な合成雑草画像を生成する最初の研究について述べる。 総合的な実験結果から,本手法は標準雑草データセットであるコットンウィードid15において,サンプル忠実度と多様性,最高fidスコアのトレードオフを表現し,最先端のganモデルに一貫して優れることが示された。 さらに、合成雑草画像による拡張データセットは、雑草分類タスクのための4つのディープラーニング(DL)モデルにおけるモデルパフォーマンスを向上させることができる。 さらに,実画像の10%と合成雑草画像の90%でトレーニングされたコットン雑草15データセットのdlモデルは94%以上の精度を達成し,得られた雑草試料の高品質さを示した。 この研究のコードはhttps://github.com/DongChen06/DMWeeds.comで公開されている。

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