Fugu-MT 論文翻訳(概要): TomatoDIFF: On-plant Tomato Segmentation with Denoising Diffusion Models

論文の概要: TomatoDIFF: On-plant Tomato Segmentation with Denoising Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01064v1
Date: Mon, 3 Jul 2023 14:43:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-05 12:39:57.878032
Title: TomatoDIFF: On-plant Tomato Segmentation with Denoising Diffusion Models
Title（参考訳）: トマトDIFF : 拡散モデルを用いた植物内トマトセグメンテーション
Authors: Marija Ivanovska, Vitomir Struc, Janez Pers
Abstract要約: TomatoDIFFは植物のトマトのセマンティックセグメンテーションのための新しい拡散モデルである。トマトピアは温室トマトの新しい、大きくて挑戦的なデータセットである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.597418929000278
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Artificial intelligence applications enable farmers to optimize crop growth and production while reducing costs and environmental impact. Computer vision-based algorithms in particular, are commonly used for fruit segmentation, enabling in-depth analysis of the harvest quality and accurate yield estimation. In this paper, we propose TomatoDIFF, a novel diffusion-based model for semantic segmentation of on-plant tomatoes. When evaluated against other competitive methods, our model demonstrates state-of-the-art (SOTA) performance, even in challenging environments with highly occluded fruits. Additionally, we introduce Tomatopia, a new, large and challenging dataset of greenhouse tomatoes. The dataset comprises high-resolution RGB-D images and pixel-level annotations of the fruits.
Abstract（参考訳）: 人工知能の応用により、農家はコストと環境への影響を減らしながら作物の生育と生産を最適化できる。特にコンピュータビジョンに基づくアルゴリズムは果実の分節によく使われ、収穫品質の詳細な分析と正確な収量推定を可能にする。本稿では,植物トマトのセマンティクスセグメンテーションのための新しい拡散ベースモデルであるトマトディフを提案する。他の競合手法に対して評価すると, 果実が密接な環境においても, 最先端(SOTA)性能を示す。さらに,温室トマトの新しい大規模かつ挑戦的なデータセットであるトマトピアを紹介する。データセットは、高解像度のRGB-D画像と、果実の画素レベルのアノテーションを含む。

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