論文の概要: Semi-Supervised Object Detection for Sorghum Panicles in UAV Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09810v1
- Date: Tue, 16 May 2023 21:24:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 18:20:04.474498
- Title: Semi-Supervised Object Detection for Sorghum Panicles in UAV Imagery
- Title(参考訳): UAV画像におけるソルガムパニクルの半監督対象検出
- Authors: Enyu Cai, Jiaqi Guo, Changye Yang, Edward J. Delp
- Abstract要約: ソルガムパニックは 穀物の収量と 植物の発達に関連する重要な特徴です
パニックに対する現在のディープラーニングに基づくオブジェクト検出手法は、大量のトレーニングデータを必要とする。
本稿では,半教師付き学習によるソルガムパニック検出のためのトレーニングデータの量を削減するためのアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.441677896192363
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The sorghum panicle is an important trait related to grain yield and plant
development. Detecting and counting sorghum panicles can provide significant
information for plant phenotyping. Current deep-learning-based object detection
methods for panicles require a large amount of training data. The data labeling
is time-consuming and not feasible for real application. In this paper, we
present an approach to reduce the amount of training data for sorghum panicle
detection via semi-supervised learning. Results show we can achieve similar
performance as supervised methods for sorghum panicle detection by only using
10\% of original training data.
- Abstract(参考訳): パニックは、穀物の収量と植物の発達に関連する重要な特徴である。
ソルガムのパニックの検出と計数は、植物の表現型に重要な情報を提供する。
パニックに対する現在のディープラーニングに基づくオブジェクト検出手法は、大量のトレーニングデータを必要とする。
データラベリングは時間がかかり、実際のアプリケーションでは実現できません。
本稿では,半教師付き学習によるソルガムパニック検出のための訓練データ量を削減する手法を提案する。
その結果,オリジナルトレーニングデータの10\%のみを用いて,sorghum panicle検出のための教師付き手法と同等の性能が得られることがわかった。
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