論文の概要: A SAM-based Solution for Hierarchical Panoptic Segmentation of Crops and Weeds Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13578v1
• Date: Sun, 24 Sep 2023 08:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 18:52:08.907970
• Title: A SAM-based Solution for Hierarchical Panoptic Segmentation of Crops and Weeds Competition
• Title（参考訳）: 作物・雑草競争の階層的パノプティックセグメンテーションのためのSAMに基づく解法
• Authors: Khoa Dang Nguyen, Thanh-Hai Phung, Hoang-Giang Cao
• Abstract要約: 本稿では,Segment AnyThing Model(SAM)のインスタンスセグメンテーションにおける有効性と,オブジェクト検出モデルからの迅速な入力を組み合わせたアプローチを提案する。 ベストパフォーマンスモデルでは,PQ+スコアが81.33であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7624021966289605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Panoptic segmentation in agriculture is an advanced computer vision technique that provides a comprehensive understanding of field composition. It facilitates various tasks such as crop and weed segmentation, plant panoptic segmentation, and leaf instance segmentation, all aimed at addressing challenges in agriculture. Exploring the application of panoptic segmentation in agriculture, the 8th Workshop on Computer Vision in Plant Phenotyping and Agriculture (CVPPA) hosted the challenge of hierarchical panoptic segmentation of crops and weeds using the PhenoBench dataset. To tackle the tasks presented in this competition, we propose an approach that combines the effectiveness of the Segment AnyThing Model (SAM) for instance segmentation with prompt input from object detection models. Specifically, we integrated two notable approaches in object detection, namely DINO and YOLO-v8. Our best-performing model achieved a PQ+ score of 81.33 based on the evaluation metrics of the competition.
• Abstract（参考訳）: 農業におけるパンオプティカルセグメンテーション(panoptic segmentation in agriculture)は、フィールド構成の包括的理解を提供する高度なコンピュータビジョン技術である。 作物や雑草のセグメンテーション、植物パノプティクスのセグメンテーション、葉のインスタンスセグメンテーションなど、農業の課題に対処するための様々なタスクを促進する。 8th Workshop on Computer Vision in Plant Phenotyping and Agriculture (CVPPA)は、農業におけるパン光学のセグメンテーションの応用を探求し、PhenoBenchデータセットを用いた作物と雑草の階層的なパン光学セグメンテーションの挑戦を行った。 このコンペティションで提示される課題に取り組むために,セグメンテーションにおけるセグメント・エバンスモデル(sam)の有効性と,オブジェクト検出モデルからの迅速な入力を組み合わせる手法を提案する。 具体的には、DINOとYOLO-v8という2つの重要なオブジェクト検出手法を統合した。 ベストパフォーマンスモデルでは,PQ+スコアが81.33であった。

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