論文の概要: Developing a Hybrid Convolutional Neural Network for Automatic Aphid Counting in Sugar Beet Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05257v2
- Date: Sat, 17 May 2025 18:44:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.094344
- Title: Developing a Hybrid Convolutional Neural Network for Automatic Aphid Counting in Sugar Beet Fields
- Title（参考訳）: シュガービート分野における自動アフィドカウントのためのハイブリッド畳み込みニューラルネットワークの開発
- Authors: Xumin Gao, Wenxin Xue, Callum Lennox, Mark Stevens, Junfeng Gao,
- Abstract要約: アフィドは小さな物体であり、その密度分布はフィールドの異なる領域で変化する。
本稿では,検出ネットワークと密度マップ推定ネットワークを統合したハイブリッド自動アフィドカウントネットワークアーキテクチャを提案する。
この研究は、サトウキビ畑のアフィドによる効果的な早期警戒、サトウキビの生育の保護、サトウキビの収量確保を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2221258227304472
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aphids can cause direct damage and indirect virus transmission to crops. Timely monitoring and control of their populations are thus critical. However, the manual counting of aphids, which is the most common practice, is labor-intensive and time-consuming. Additionally, two of the biggest challenges in aphid counting are that aphids are small objects and their density distributions are varied in different areas of the field. To address these challenges, we proposed a hybrid automatic aphid counting network architecture which integrates the detection network and the density map estimation network. When the distribution density of aphids is low, it utilizes an improved Yolov5 to count aphids. Conversely, when the distribution density of aphids is high, it switches to CSRNet to count aphids. To the best of our knowledge, this is the first framework integrating the detection network and the density map estimation network for counting tasks. Through comparison experiments of counting aphids, it verified that our proposed approach outperforms all other methods in counting aphids. It achieved the lowest MAE and RMSE values for both the standard and high-density aphid datasets: 2.93 and 4.01 (standard), and 34.19 and 38.66 (high-density), respectively. Moreover, the AP of the improved Yolov5 is 5% higher than that of the original Yolov5. Especially for extremely small aphids and densely distributed aphids, the detection performance of the improved Yolov5 is significantly better than the original Yolov5. This work provides an effective early warning caused by aphids in sugar beet fields, offering protection for sugar beet growth and ensuring sugar beet yield. The datasets and project code are released at: https://github.com/JunfengGaolab/Counting-Aphids.
- Abstract（参考訳）: アフィドは直接の損傷や作物への間接的なウイルス感染を引き起こすことがある。
そのため、その個体群のタイムリーな監視と管理が重要である。
しかしながら、最も一般的な実践であるアフィドのマニュアルカウントは、労働集約的で時間を要する。
さらに、アフィドカウントにおける2つの大きな課題は、アフィドは小さな物体であり、その密度分布はフィールドの異なる領域で異なることである。
これらの課題に対処するために,検出ネットワークと密度マップ推定ネットワークを統合したハイブリッド自動アフィドカウントネットワークアーキテクチャを提案する。
アフィドの分布密度が低い場合、改良されたヨロフ5を用いてアフィドを数える。
逆に、アフィドの分布密度が高い場合には、アフィドを数えるためにCSRNetに切り替える。
我々の知る限りでは、タスクをカウントするために検出ネットワークと密度マップ推定ネットワークを統合する最初のフレームワークである。
比較実験により,提案手法はアフィドをカウントする他の方法よりも優れていることを確認した。
標準の2.93と4.01(標準)、34.19と38.66(高密度)の2つのアフィドデータセットに対して、MAEとRMSEの最低値を達成した。
さらに、改良されたYolov5のAPは、元のYolov5のAPよりも5%高い。
特に、非常に小さなアフィドと密度分布のアフィドでは、改良されたYolov5の検出性能は、元のYolov5よりも大幅に向上した。
この研究は、サトウキビ畑のアフィドによる効果的な早期警戒、サトウキビの生育の保護、サトウキビの収量確保を提供する。
データセットとプロジェクトコードは、https://github.com/JunfengGaolab/Counting-Aphids.comでリリースされている。
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