Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comparing YOLOv8 and Mask RCNN for object segmentation in complex orchard environments

論文の概要: Comparing YOLOv8 and Mask RCNN for object segmentation in complex orchard environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07935v3
Date: Thu, 4 Jul 2024 16:00:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 00:32:39.291390
Title: Comparing YOLOv8 and Mask RCNN for object segmentation in complex orchard environments
Title（参考訳）: 複雑な果樹園環境におけるオブジェクトセグメンテーションのためのYOLOv8とMask RCNNの比較
Authors: Ranjan Sapkota, Dawood Ahmed, Manoj Karkee,
Abstract要約: 本研究では,一段階のYOLOv8と二段階のMask R-CNN機械学習モデルとの比較を行った。 YOLOv8はMask R-CNNより優れており、信頼性閾値0.5で両方のデータセット間で良好な精度とほぼ完璧なリコールを実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36868085124383626
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Instance segmentation, an important image processing operation for automation in agriculture, is used to precisely delineate individual objects of interest within images, which provides foundational information for various automated or robotic tasks such as selective harvesting and precision pruning. This study compares the one-stage YOLOv8 and the two-stage Mask R-CNN machine learning models for instance segmentation under varying orchard conditions across two datasets. Dataset 1, collected in dormant season, includes images of dormant apple trees, which were used to train multi-object segmentation models delineating tree branches and trunks. Dataset 2, collected in the early growing season, includes images of apple tree canopies with green foliage and immature (green) apples (also called fruitlet), which were used to train single-object segmentation models delineating only immature green apples. The results showed that YOLOv8 performed better than Mask R-CNN, achieving good precision and near-perfect recall across both datasets at a confidence threshold of 0.5. Specifically, for Dataset 1, YOLOv8 achieved a precision of 0.90 and a recall of 0.95 for all classes. In comparison, Mask R-CNN demonstrated a precision of 0.81 and a recall of 0.81 for the same dataset. With Dataset 2, YOLOv8 achieved a precision of 0.93 and a recall of 0.97. Mask R-CNN, in this single-class scenario, achieved a precision of 0.85 and a recall of 0.88. Additionally, the inference times for YOLOv8 were 10.9 ms for multi-class segmentation (Dataset 1) and 7.8 ms for single-class segmentation (Dataset 2), compared to 15.6 ms and 12.8 ms achieved by Mask R-CNN's, respectively.
Abstract（参考訳）: 農業における自動化のための重要な画像処理操作であるインスタンスセグメンテーション(インスタンスセグメンテーション)は、画像内の個々の関心対象を正確に記述するために使用され、選択的な収穫や精密刈り取りなどの様々な自動化またはロボットタスクの基礎情報を提供する。本研究では,1段階のYOLOv8と2段階のMask R-CNN機械学習モデルを比較した。休眠期に収集されたデータセット1には、木の枝と幹を並べた多目的セグメンテーションモデルのトレーニングに使用された休眠リンゴのイメージが含まれている。初期の成長期に収集されたデータセット2には、未熟リンゴのみを規定する単一対象セグメンテーションモデルを訓練するために用いられた、緑の葉を持つリンゴの樹冠と未熟リンゴ(フルーツレットとも呼ばれる)のイメージが含まれている。その結果, YOLOv8 は Mask R-CNN より優れており, 信頼性閾値0.5。具体的には、Dataset 1ではYOLOv8が0.90の精度で、すべてのクラスで0.95のリコールを達成した。比較として、Mask R-CNNは0.81の精度を示し、同じデータセットに対して0.81のリコールを行った。 Dataset 2でYOLOv8は精度0.93、リコール0.97を達成した。 Mask R-CNNはこのシングルクラスのシナリオで精度0.85とリコール0.88を達成した。さらに、YOLOv8の推論時間は、マルチクラスのセグメンテーション(データセット1)で10.9ms、シングルクラスのセグメンテーション(データセット2)で7.8msであり、Mask R-CNNが達成した15.6msと12.8msである。

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