論文の概要: Semantic Image Segmentation with Deep Learning for Vine Leaf Phenotyping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13296v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 14:37:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 17:46:24.174568
• Title: Semantic Image Segmentation with Deep Learning for Vine Leaf Phenotyping
• Title（参考訳）: 深層学習によるVine Leaf Phenotypingのための意味的画像分割
• Authors: Petros N. Tamvakis, Chairi Kiourt, Alexandra D. Solomou, George Ioannakis and Nestoras C. Tsirliganis
• Abstract要約: 本研究では,ブドウの葉のイメージを意味的にセグメント化するためにDeep Learning法を用いて,葉の表現型自動検出システムを開発した。 私たちの研究は、成長や開発のような動的な特性を捉え定量化できる植物ライフサイクルのモニタリングに寄与します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.0626764544669
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Plant phenotyping refers to a quantitative description of the plants properties, however in image-based phenotyping analysis, our focus is primarily on the plants anatomical, ontogenetical and physiological properties.This technique reinforced by the success of Deep Learning in the field of image based analysis is applicable to a wide range of research areas making high-throughput screens of plants possible, reducing the time and effort needed for phenotypic characterization.In this study, we use Deep Learning methods (supervised and unsupervised learning based approaches) to semantically segment grapevine leaves images in order to develop an automated object detection (through segmentation) system for leaf phenotyping which will yield information regarding their structure and function.In these directions we studied several deep learning approaches with promising results as well as we reported some future challenging tasks in the area of precision agriculture.Our work contributes to plant lifecycle monitoring through which dynamic traits such as growth and development can be captured and quantified, targeted intervention and selective application of agrochemicals and grapevine variety identification which are key prerequisites in sustainable agriculture.
• Abstract（参考訳）: Plant phenotyping refers to a quantitative description of the plants properties, however in image-based phenotyping analysis, our focus is primarily on the plants anatomical, ontogenetical and physiological properties.This technique reinforced by the success of Deep Learning in the field of image based analysis is applicable to a wide range of research areas making high-throughput screens of plants possible, reducing the time and effort needed for phenotypic characterization.In this study, we use Deep Learning methods (supervised and unsupervised learning based approaches) to semantically segment grapevine leaves images in order to develop an automated object detection (through segmentation) system for leaf phenotyping which will yield information regarding their structure and function.In these directions we studied several deep learning approaches with promising results as well as we reported some future challenging tasks in the area of precision agriculture.Our work contributes to plant lifecycle monitoring through which dynamic traits such as growth and development can be captured and quantified, targeted intervention and selective application of agrochemicals and grapevine variety identification which are key prerequisites in sustainable agriculture.

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