論文の概要: Domain Generalization for Crop Segmentation with Standardized Ensemble Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01029v3
• Date: Sun, 14 Apr 2024 14:53:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 00:26:56.161739
• Title: Domain Generalization for Crop Segmentation with Standardized Ensemble Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 標準化されたアンサンブル知識蒸留による作物の分別領域の一般化
• Authors: Simone Angarano, Mauro Martini, Alessandro Navone, Marcello Chiaberge,
• Abstract要約: サービスロボットは、周囲を理解し、野生のターゲットを識別するリアルタイム認識システムが必要です。 しかし、既存の方法はしばしば、新しい作物や環境条件への一般化において不足している。 本稿では,知識蒸留を用いた領域一般化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.39035033967183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, precision agriculture has gradually oriented farming closer to automation processes to support all the activities related to field management. Service robotics plays a predominant role in this evolution by deploying autonomous agents that can navigate fields while performing tasks such as monitoring, spraying, and harvesting without human intervention. To execute these precise actions, mobile robots need a real-time perception system that understands their surroundings and identifies their targets in the wild. Existing methods, however, often fall short in generalizing to new crops and environmental conditions. This limit is critical for practical applications where labeled samples are rarely available. In this paper, we investigate the problem of crop segmentation and propose a novel approach to enhance domain generalization using knowledge distillation. In the proposed framework, we transfer knowledge from a standardized ensemble of models individually trained on source domains to a student model that can adapt to unseen realistic scenarios. To support the proposed method, we present a synthetic multi-domain dataset for crop segmentation containing plants of variegate species and covering different terrain styles, weather conditions, and light scenarios for more than 70,000 samples. We demonstrate significant improvements in performance over state-of-the-art methods and superior sim-to-real generalization. Our approach provides a promising solution for domain generalization in crop segmentation and has the potential to enhance a wide variety of agriculture applications.
• Abstract（参考訳）: 近年、精密農業は、現場管理に関わるすべての活動を支援するために、自動化プロセスに近い農業を徐々に重視している。 サービスロボティクスは、人間の介入なしに監視、噴霧、収穫などのタスクを実行しながら、フィールドをナビゲートできる自律エージェントを配置することで、この進化において主要な役割を果たす。 これらの正確な行動を実行するには、移動ロボットは周囲を理解し、野生のターゲットを識別するリアルタイム認識システムが必要である。 しかし、既存の方法はしばしば、新しい作物や環境条件への一般化において不足している。 この制限は、ラベル付きサンプルがほとんど利用できない実用的なアプリケーションにとって重要である。 本稿では,作物の分別化の問題点を考察し,知識蒸留を用いた領域一般化の新たなアプローチを提案する。 提案フレームワークでは、ソースドメイン上で個別に訓練されたモデルの標準化されたアンサンブルから、目に見えない現実的なシナリオに適応可能な学生モデルへ知識を伝達する。 提案手法を支援するために, 異なる地形, 気象条件, 光のシナリオを70,000以上のサンプルに対してカバーし, 種別植物を含む作物分割のための合成多分野データセットを提案する。 我々は、最先端の手法よりも性能が大幅に向上し、より優れたsim-to-realの一般化を示す。 我々のアプローチは、作物の分枝における領域の一般化に有望な解決策を提供し、幅広い農業応用を拡大する可能性を持っている。

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