論文の概要: O2RNet: Occluder-Occludee Relational Network for Robust Apple Detection in Clustered Orchard Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04884v1
• Date: Wed, 8 Mar 2023 20:46:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 16:59:10.998320
• Title: O2RNet: Occluder-Occludee Relational Network for Robust Apple Detection in Clustered Orchard Environments
• Title（参考訳）: o2rnet:occluder-occludeeリレーショナルネットワークによるオーチャード環境におけるロバストリンゴ検出
• Authors: Pengyu Chu, Zhaojian Li, Kaixiang Zhang, Dong Chen, Kyle Lammers and Renfu Lu
• Abstract要約: 深層学習に基づくリンゴ検出フレームワークOccluder-Occludee Comprehensive Network(O2RNet)の開発について述べる。 開発されたO2RNetは、最先端モデルよりも94%高い精度でF1スコアが0.88である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.045174456984412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated apple harvesting has attracted significant research interest in recent years due to its potential to revolutionize the apple industry, addressing the issues of shortage and high costs in labor. One key technology to fully enable efficient automated harvesting is accurate and robust apple detection, which is challenging due to complex orchard environments that involve varying lighting conditions and foliage/branch occlusions. Furthermore, clustered apples are common in the orchard, which brings additional challenges as the clustered apples may be identified as one apple. This will cause issues in localization for subsequent robotic operations. In this paper, we present the development of a novel deep learning-based apple detection framework, Occluder-Occludee Relational Network (O2RNet), for robust detection of apples in such clustered environments. This network exploits the occuluder-occludee relationship modeling head by introducing a feature expansion structure to enable the combination of layered traditional detectors to split clustered apples and foliage occlusions. More specifically, we collect a comprehensive apple orchard image dataset under different lighting conditions (overcast, front lighting, and back lighting) with frequent apple occlusions. We then develop a novel occlusion-aware network for apple detection, in which a feature expansion structure is incorporated into the convolutional neural networks to extract additional features generated by the original network for occluded apples. Comprehensive evaluations are performed, which show that the developed O2RNet outperforms state-of-the-art models with a higher accuracy of 94\% and a higher F1-score of 0.88 on apple detection.
• Abstract（参考訳）: 自動化されたリンゴ収穫は、近年、apple産業に革命をもたらす可能性があり、不足と労働コストの高騰に対処し、大きな研究の関心を集めている。 効率的な自動収穫を可能にする1つの重要な技術は、正確で堅牢なリンゴ検出であり、これは、様々な照明条件と葉・枝の閉塞を含む複雑な果樹園環境のために困難である。 さらに、塊状リンゴは果樹園で一般的であり、塊状リンゴは一つのリンゴと同一視されるため、さらなる課題が生じる。 これはその後のロボット操作のローカライズに問題を引き起こす。 本稿では,このようなクラスタ環境におけるリンゴのロバスト検出を目的とした,新しいディープラーニングベースのリンゴ検出フレームワークoccluder-occludee relational network(o2rnet)の開発について述べる。 このネットワークはocculuder-occludee関係モデリングヘッドを活用し、階層化された従来の検出器を分割したリンゴと葉の閉塞を可能にする機能拡張構造を導入する。 より具体的には、appleのオーチャード画像データセットを、度重なるappleオクルージョンを伴う異なる照明条件(オーバーキャスト、フロントライティング、バックライティング)で収集する。 次に, apple 検出のための新しいオクルージョン・アウェア・ネットワークを開発し,その機能拡張構造を畳み込みニューラルネットワークに組み込んで,オクルージョン・アウェア・リンゴの本来のネットワークが生成する追加機能を抽出する。 包括的評価を行い, 開発したo2rnetの精度は94\%, f1-scoreは0.88。

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