論文の概要: Improving FHB Screening in Wheat Breeding Using an Efficient Transformer Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03670v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 15:44:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 13:05:21.076591
• Title: Improving FHB Screening in Wheat Breeding Using an Efficient Transformer Model
• Title（参考訳）: 効率的なトランスフォーマーモデルによるコムギ育種におけるfhbスクリーニングの改善
• Authors: Babak Azad, Ahmed Abdalla, Kwanghee Won, Ali Mirzakhani Nafchi
• Abstract要約: フサリウム・ヘッド・ブライト(Fusarium head blight)は、小さな穀物に毎年重大な経済的損失をもたらす壊滅的な病気である。 FHBの早期検出のために,教師付き機械学習アルゴリズムを用いて画像処理技術を開発した。 変圧器モデルにU-Netネットワークの局所表現機能を統合するために,新しいContext Bridgeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Fusarium head blight is a devastating disease that causes significant economic losses annually on small grains. Efficiency, accuracy, and timely detection of FHB in the resistance screening are critical for wheat and barley breeding programs. In recent years, various image processing techniques have been developed using supervised machine learning algorithms for the early detection of FHB. The state-of-the-art convolutional neural network-based methods, such as U-Net, employ a series of encoding blocks to create a local representation and a series of decoding blocks to capture the semantic relations. However, these methods are not often capable of long-range modeling dependencies inside the input data, and their ability to model multi-scale objects with significant variations in texture and shape is limited. Vision transformers as alternative architectures with innate global self-attention mechanisms for sequence-to-sequence prediction, due to insufficient low-level details, may also limit localization capabilities. To overcome these limitations, a new Context Bridge is proposed to integrate the local representation capability of the U-Net network in the transformer model. In addition, the standard attention mechanism of the original transformer is replaced with Efficient Self-attention, which is less complicated than other state-of-the-art methods. To train the proposed network, 12,000 wheat images from an FHB-inoculated wheat field at the SDSU research farm in Volga, SD, were captured. In addition to healthy and unhealthy plants, these images encompass various stages of the disease. A team of expert pathologists annotated the images for training and evaluating the developed model. As a result, the effectiveness of the transformer-based method for FHB-disease detection, through extensive experiments across typical tasks for plant image segmentation, is demonstrated.
• Abstract（参考訳）: フサリウム・ヘッド・ブライト(Fusarium head blight)は、小さな穀物に毎年重大な経済的損失をもたらす壊滅的な病気である。 コムギおよび大麦の育種プログラムにおいて, 抵抗スクリーニングにおけるFHBの効率, 精度, タイムリーな検出が重要である。 近年,fhb早期検出のための教師付き機械学習アルゴリズムを用いて,様々な画像処理技術が開発されている。 u-netのような最先端の畳み込みニューラルネットワークベースの手法は、ローカル表現を作成するために一連のエンコーディングブロックと、意味関係をキャプチャする一連のデコーディングブロックを使用する。 しかし,これらの手法は入力データ内における長距離モデリングに依存しないことが多く,テクスチャや形状が著しく異なるマルチスケールオブジェクトをモデル化する能力は限られている。 視覚トランスフォーマーは、低レベルの詳細が不十分なため、シーケンスからシーケンスへの予測のための生来のグローバル自己照準機構を持つ代替アーキテクチャとして、ローカライズ能力を制限する可能性がある。 これらの制限を克服するため、新しいContext Bridgeが提案され、U-Netネットワークのローカル表現機能をトランスモデルに統合する。 さらに、原変圧器の標準的な注意機構を、他の最先端手法よりも複雑でない効率的な自己注意に置き換える。 提案したネットワークをトレーニングするために,ボルガのSDSU研究農場にあるFHB接種小麦畑の小麦12,000枚を捕獲した。 健康で不健康な植物に加えて、これらの画像は病気の様々な段階を含んでいる。 専門家の病理学者のチームが、開発したモデルのトレーニングと評価のために画像に注釈を付けました。 その結果, 植物イメージセグメンテーションの典型的な課題にまたがる広範囲な実験を通じて, 変圧器を用いたFHB放出検出の有効性が示された。

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