Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automating Wood Species Detection and Classification in Microscopic Images of Fibrous Materials with Deep Learning

論文の概要: Automating Wood Species Detection and Classification in Microscopic Images of Fibrous Materials with Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09588v2
Date: Mon, 24 Jul 2023 18:52:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-26 20:13:45.578269
Title: Automating Wood Species Detection and Classification in Microscopic Images of Fibrous Materials with Deep Learning
Title（参考訳）: 深層学習による繊維状材料の顕微鏡像における木材種検出と分類の自動化
Authors: Lars Nieradzik, J\"ordis Sieburg-Rockel, Stephanie Helmling, Janis Keuper, Thomas Weibel, Andrea Olbrich, Henrike Stephani
Abstract要約: 本研究は, マス化木材の大規模画像データセットを体系的に生成する手法を開発した。これは、深層学習による繊維質材料の顕微鏡像における硬材種の同定を初めて自動化するための、実質的なアプローチの基礎である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.231476564107544
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We have developed a methodology for the systematic generation of a large image dataset of macerated wood references, which we used to generate image data for nine hardwood genera. This is the basis for a substantial approach to automate, for the first time, the identification of hardwood species in microscopic images of fibrous materials by deep learning. Our methodology includes a flexible pipeline for easy annotation of vessel elements. We compare the performance of different neural network architectures and hyperparameters. Our proposed method performs similarly well to human experts. In the future, this will improve controls on global wood fiber product flows to protect forests.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,9種の硬木属に対する画像データ生成に用いたマセレーテッドウッド参照の大規模画像データセットを体系的に生成する手法を開発した。これは、深層学習による繊維質材料の顕微鏡像における硬材種の同定を初めて自動化するための、実質的なアプローチの基礎である。提案手法は,血管要素のアノテーションを容易にする柔軟なパイプラインを含んでいる。異なるニューラルネットワークアーキテクチャとハイパーパラメータのパフォーマンスを比較する。提案手法は人間の専門家とよく似ている。将来的には森林保護のため、グローバルな木繊維製品フローの制御を改善する。

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