論文の概要: Yield Evaluation of Citrus Fruits based on the YoloV5 compressed by Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08743v1
• Date: Wed, 16 Nov 2022 08:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 15:30:09.267464
• Title: Yield Evaluation of Citrus Fruits based on the YoloV5 compressed by Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 知識蒸留法によるヨロV5を用いたシトラ果実の収量評価
• Authors: Yuqi Li, Yuting He, Yihang Zhou, Zirui Gong and Renjie Huang
• Abstract要約: 果樹栽培の分野では,果実の貯蔵・価格評価において,収穫前収穫量の算定が重要である。 そこで本研究では,キツネ属の果樹に対して,コンピュータビジョンに基づく実数と収量評価法を提案する。 実験により, 提案手法は果実を正確に数え, 収率を近似できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.585209836203215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of planting fruit trees, pre-harvest estimation of fruit yield is important for fruit storage and price evaluation. However, considering the cost, the yield of each tree cannot be assessed by directly picking the immature fruit. Therefore, the problem is a very difficult task. In this paper, a fruit counting and yield assessment method based on computer vision is proposed for citrus fruit trees as an example. Firstly, images of single fruit trees from different angles are acquired and the number of fruits is detected using a deep Convolutional Neural Network model YOLOv5, and the model is compressed using a knowledge distillation method. Then, a linear regression method is used to model yield-related features and evaluate yield. Experiments show that the proposed method can accurately count fruits and approximate the yield.
• Abstract（参考訳）: 果樹栽培の分野では,果実収量の前収穫量の推定が果樹の貯蔵と価格評価に重要である。 しかし、コストを考慮すると、未熟果実を直接摘み取ることで各木の収量を評価することはできない。 そのため、この問題は非常に難しい課題である。 本稿では,キツネ属の果実を例として,コンピュータビジョンに基づく実数と収量評価法を提案する。 まず、異なる角度からの単果樹の画像を取得し、深部畳み込みニューラルネットワークモデルYOLOv5を用いて果実数を検出し、知識蒸留法を用いてモデルを圧縮する。 次に, 線形回帰法を用いて収量に関する特徴をモデル化し, 収量を評価する。 実験により, 提案手法は果実を正確に数え, 収率を近似できることがわかった。

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