論文の概要: Surgical fine-tuning for Grape Bunch Segmentation under Visual Domain Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00837v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 08:20:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 13:58:25.768528
• Title: Surgical fine-tuning for Grape Bunch Segmentation under Visual Domain Shifts
• Title（参考訳）: 視覚領域シフト下でのグレープ束セグメンテーションの外科的微調整
• Authors: Agnese Chiatti, Riccardo Bertoglio, Nico Catalano, Matteo Gatti, Matteo Matteucci
• Abstract要約: 我々は、ブドウ畑の移動ロボットが収集した画像からブドウの群れを分割する難しい作業に焦点をあてる。 本稿では,特定のモデル層のみを選択的にチューニングすることで,事前学習したディープラーニングモデルを新たに収集したブドウのイメージに適応させる方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.489759672413373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile robots will play a crucial role in the transition towards sustainable agriculture. To autonomously and effectively monitor the state of plants, robots ought to be equipped with visual perception capabilities that are robust to the rapid changes that characterise agricultural settings. In this paper, we focus on the challenging task of segmenting grape bunches from images collected by mobile robots in vineyards. In this context, we present the first study that applies surgical fine-tuning to instance segmentation tasks. We show how selectively tuning only specific model layers can support the adaptation of pre-trained Deep Learning models to newly-collected grape images that introduce visual domain shifts, while also substantially reducing the number of tuned parameters.
• Abstract（参考訳）: 移動ロボットは持続可能な農業への移行において重要な役割を果たす。 植物の状態を自律的かつ効果的に監視するためには、ロボットは農業環境を特徴付ける急激な変化に対して堅牢な視覚的知覚能力を備える必要がある。 本稿では,ブドウ畑の移動ロボットが収集した画像からブドウの塊を分割する課題に焦点を当てた。 そこで本研究では,手術的微調整をインスタンスセグメンテーションタスクに適用する最初の研究を行う。 本稿では,特定のモデル層のみを選択的に調整することで,視覚領域シフトを導入した新しいグレープ画像への事前学習モデルの適応を支援するとともに,調整されたパラメータの数を大幅に削減できることを示す。

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