論文の概要: PlantDet: A benchmark for Plant Detection in the Three-Rivers-Source Region

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04963v2
• Date: Wed, 5 Jul 2023 14:49:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 22:38:09.809699
• Title: PlantDet: A benchmark for Plant Detection in the Three-Rivers-Source Region
• Title（参考訳）: PlantDet: 3リバーソース領域におけるプラント検出のベンチマーク
• Authors: Huanhuan Li, Xuechao Zou, Yu-an Zhang, Jiangcai Zhaba, Guomei Li, Lamao Yongga
• Abstract要約: 我々は三河水源域(PTRS)における植物検出のための大規模データセットを構築した。 このデータセットは2160*3840ピクセルの6965の高解像度画像で構成され、多様なセンサーやプラットフォームによってキャプチャされる。 植物画像解釈の専門家チームは、一般的に発生する21の対象カテゴリで、これらの画像に注釈を付けた。 PTRS画像には122,300個の植物の葉があり、それぞれ水平長方形でラベル付けされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.676030127116814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Three-River-Source region is a highly significant natural reserve in China that harbors a plethora of untamed botanical resources. To meet the practical requirements of botanical research and intelligent plant management, we construct a large-scale dataset for Plant detection in the Three-River-Source region (PTRS). This dataset comprises 6965 high-resolution images of 2160*3840 pixels, captured by diverse sensors and platforms, and featuring objects of varying shapes and sizes. Subsequently, a team of botanical image interpretation experts annotated these images with 21 commonly occurring object categories. The fully annotated PTRS images contain 122, 300 instances of plant leaves, each labeled by a horizontal rectangle. The PTRS presents us with challenges such as dense occlusion, varying leaf resolutions, and high feature similarity among plants, prompting us to develop a novel object detection network named PlantDet. This network employs a window-based efficient self-attention module (ST block) to generate robust feature representation at multiple scales, improving the detection efficiency for small and densely-occluded objects. Our experimental results validate the efficacy of our proposed plant detection benchmark, with a precision of 88.1%, a mean average precision (mAP) of 77.6%, and a higher recall compared to the baseline. Additionally, our method effectively overcomes the issue of missing small objects. We intend to share our data and code with interested parties to advance further research in this field.
• Abstract（参考訳）: 三河水源地域は中国の非常に重要な自然保護区であり、無汚染の植物資源が豊富にある。 植物研究と知的植物管理の実践的要件を満たすため,三河水源地域(PTRS)における植物検出のための大規模データセットを構築した。 このデータセットは、2160*3840ピクセルの6965の高解像度画像で構成され、様々なセンサーやプラットフォームで撮影され、様々な形状や大きさのオブジェクトが特徴である。 その後、植物画像解釈の専門家のチームは、これらの画像を21の一般的なオブジェクトカテゴリで注釈付けした。 PTRS画像には122,300個の植物の葉があり、それぞれ水平長方形でラベル付けされている。 ptrsは植物間の密集した咬合、葉の分解能の変化、高機能な類似性などの課題を提示し、plantdetと呼ばれる新しい物体検出ネットワークの開発を促した。 このネットワークは、ウィンドウベースの効率的なセルフアテンションモジュール(stブロック)を使用して、複数のスケールでロバストな特徴表現を生成し、小さくて密集したオブジェクトの検出効率を向上させる。 実験により,提案するプラント検出ベンチマークの有効性を88.1%,平均平均精度(map)77.6%,基準値と比較して高いリコール率で検証した。 さらに,本手法は,小型オブジェクトの欠落を効果的に克服する。 この分野のさらなる研究を進めるために、私たちのデータとコードを関係者と共有するつもりです。

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