論文の概要: Improving Knot Prediction in Wood Logs with Longitudinal Feature Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11291v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 09:12:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 18:30:54.633575
• Title: Improving Knot Prediction in Wood Logs with Longitudinal Feature Propagation
• Title（参考訳）: 縦型特徴伝搬による木材丸太の結び目予測の改善
• Authors: Salim Khazem, Jeremy Fix, C\'edric Pradalier
• Abstract要約: 本稿では,丸太の外形から内部欠陥の位置を推定する作業について述べる。 データセットは、X線測定で輪郭と結び目の両方を抽出することによって構築される。 本稿では,畳み込みリカレントニューラルネットワークを利用して,この二分分割課題を解決することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The quality of a wood log in the wood industry depends heavily on the presence of both outer and inner defects, including inner knots that are a result of the growth of tree branches. Today, locating the inner knots require the use of expensive equipment such as X-ray scanners. In this paper, we address the task of predicting the location of inner defects from the outer shape of the logs. The dataset is built by extracting both the contours and the knots with X-ray measurements. We propose to solve this binary segmentation task by leveraging convolutional recurrent neural networks. Once the neural network is trained, inference can be performed from the outer shape measured with cheap devices such as laser profilers. We demonstrate the effectiveness of our approach on fir and spruce tree species and perform ablation on the recurrence to demonstrate its importance.
• Abstract（参考訳）: 木材産業における木製丸太の品質は、木の枝の成長の結果として生じる内結び目を含む外的欠陥と内的欠陥の両方の存在に大きく依存する。 今日では、内側の結び目を見つけるには、x線スキャナなどの高価な機器を使う必要がある。 本稿では,ログの外形から内部欠陥の位置を予測する作業について述べる。 データセットは、X線測定で輪郭と結び目の両方を抽出することによって構築される。 本稿では,畳み込み型リカレントニューラルネットワークを用いて,この2値分割課題を解決することを提案する。 ニューラルネットワークがトレーニングされると、レーザープロファイラなどの安価なデバイスで測定された外形から推論を行うことができる。 本研究は,本種に対するアプローチの有効性を実証し,その重要性を示すために,再発に対するアブレーションを行う。

関連論文リスト

• BranchPoseNet: Characterizing tree branching with a deep learning-based pose estimation approach [0.0]
  本稿では、ポーズ推定深層学習モデルを用いて、近位レーザー走査データ中の木の輪郭を自動的に検出するパイプラインを提案する。 正確な輪郭検出は、木の成長パターン、木質に関する貴重な洞察を与え、林業価値連鎖全体にわたって木を追跡するバイオメトリックマーカーとして使われる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T07:10:11Z)
• Addressing caveats of neural persistence with deep graph persistence [54.424983583720675]
  神経の持続性に影響を与える主な要因は,ネットワークの重みのばらつきと大きな重みの空間集中である。 単一層ではなく,ニューラルネットワーク全体へのニューラルネットワークの持続性に基づくフィルタリングの拡張を提案する。 これにより、ネットワーク内の永続的なパスを暗黙的に取り込み、分散に関連する問題を緩和するディープグラフの永続性測定が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T13:34:11Z)
• DeepTree: Modeling Trees with Situated Latents [8.372189962601073]
  そこで本研究では,木を手作業で定義するのではなく,分岐構造に対する発達規則を学習する手法を提案する。 我々は、その振る舞いが本質的な状態によって決定されるため、潜伏状態にあるディープニューラルモデル(deep Neural model)と呼ぶ。 本手法では,複雑なパラメータを定義することなく,多様な木形を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T03:33:14Z)
• Occlusion Reasoning for Skeleton Extraction of Self-Occluded Tree Canopies [5.368313160283353]
  ツリースケルトンは、トポロジカル構造をコンパクトに記述し、有用な情報を含む。 本手法では, 可視幹, 枝, かつらを検出するために, インスタンスセグメンテーションネットワークを用いる。 本手法は,高度に隠蔽されたシーンにおいて,ベースライン法よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T01:46:07Z)
• Simultaneous Bone and Shadow Segmentation Network using Task Correspondence Consistency [60.378180265885945]
  骨と影の同時分割のための共有トランスフォーマベースエンコーダとタスク独立デコーダを備えた単一エンドツーエンドネットワークを提案する。 また,骨表面とそれに対応する影の相互依存性を利用してセグメンテーションを改良する対応整合損失も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T22:37:05Z)
• And/or trade-off in artificial neurons: impact on adversarial robustness [91.3755431537592]
  ネットワークに十分な数のOR様ニューロンが存在すると、分類の脆さと敵の攻撃に対する脆弱性が増加する。 そこで我々は,AND様ニューロンを定義し,ネットワーク内での割合を増大させる対策を提案する。 MNISTデータセットによる実験結果から,本手法はさらなる探索の方向として有望であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T08:19:05Z)
• Growing Deep Forests Efficiently with Soft Routing and Learned Connectivity [79.83903179393164]
  この論文は、いくつかの重要な側面で深い森林のアイデアをさらに拡張します。 我々は、ノードがハードバイナリ決定ではなく、確率的ルーティング決定、すなわちソフトルーティングを行う確率的ツリーを採用する。 MNISTデータセットの実験は、私たちの力のある深部森林が[1]、[3]よりも優れたまたは匹敵するパフォーマンスを達成できることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T18:05:05Z)
• Identifying and interpreting tuning dimensions in deep networks [83.59965686504822]
  チューニングディメンションは、ニューロン群の活性化分散の大部分を占める刺激特性である。 この研究は、ディープ・ネットワークにおける「チューニング・ディメンション」を特定し解釈するための教師なしのフレームワークに貢献している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T21:26:03Z)
• A Study on Trees's Knots Prediction from their Bark Outer-Shape [0.0]
  産業においては、木片の価値は内部構造に強く依存しており、特に木の内部の結び目分布に強く依存している。 木の中の結び目がどこにあるかを知ることで、廃棄物を減らし、木-ログの副産物の品質を向上させることで、木産業全体の効率を向上させることができる。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく3種類の手法について検討する。これらのアーキテクチャは実木と合成木の両方で試験される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T19:13:10Z)
• Deep Modeling of Growth Trajectories for Longitudinal Prediction of Missing Infant Cortical Surfaces [58.780482825156035]
  空間グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)を用いた皮質表面の経時的予測法を提案する。 提案手法は,皮質成長軌跡をモデル化し,複数点の内曲面と外曲面を共同で予測する。 本手法が時間的皮質成長パターンの非線形性を捉えることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-06T18:46:04Z)
• A Survey On 3D Inner Structure Prediction from its Outer Shape [0.0]
  樹木の内部構造の解析は、森林の専門家、生物科学者、木材産業にとって非常に重要である。 伝統的に、CTスキャナーは木の正確な内部表現を得る最も効率的な方法と考えられている。 我々の目標は、木の内部密度を外部の樹皮形状から予測するニューラルネットワークベースの手法を設計することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-11T17:56:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。