Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-Supervised Object Detection for Sorghum Panicles in UAV Imagery

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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