論文の概要: Self-Supervised Backbone Framework for Diverse Agricultural Vision Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15248v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 14:46:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 16:59:49.722597
• Title: Self-Supervised Backbone Framework for Diverse Agricultural Vision Tasks
• Title（参考訳）: 多様な農業ビジョンタスクのための自己監督型バックボーンフレームワーク
• Authors: Sudhir Sornapudi, Rajhans Singh,
• Abstract要約: 農業におけるコンピュータビジョンは、農業をデータ駆動で正確で持続可能な産業に変えるために、ゲームを変える。 ディープラーニングは農業のビジョンに力を与えて、膨大な複雑な視覚データを分析するが、大きな注釈付きデータセットの可用性に大きく依存している。 本研究では,ResNet-50のバックボーンを実世界の農地画像の大規模データセット上に事前学習するための,コントラスト学習手法であるSimCLRを用いた軽量フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3683202928838613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer vision in agriculture is game-changing with its ability to transform farming into a data-driven, precise, and sustainable industry. Deep learning has empowered agriculture vision to analyze vast, complex visual data, but heavily rely on the availability of large annotated datasets. This remains a bottleneck as manual labeling is error-prone, time-consuming, and expensive. The lack of efficient labeling approaches inspired us to consider self-supervised learning as a paradigm shift, learning meaningful feature representations from raw agricultural image data. In this work, we explore how self-supervised representation learning unlocks the potential applicability to diverse agriculture vision tasks by eliminating the need for large-scale annotated datasets. We propose a lightweight framework utilizing SimCLR, a contrastive learning approach, to pre-train a ResNet-50 backbone on a large, unannotated dataset of real-world agriculture field images. Our experimental analysis and results indicate that the model learns robust features applicable to a broad range of downstream agriculture tasks discussed in the paper. Additionally, the reduced reliance on annotated data makes our approach more cost-effective and accessible, paving the way for broader adoption of computer vision in agriculture.
• Abstract（参考訳）: 農業におけるコンピュータビジョンは、農業をデータ駆動で正確で持続可能な産業に変える能力によって、ゲームを変える。 ディープラーニングは農業のビジョンに力を与えて、膨大な複雑な視覚データを分析するが、大きな注釈付きデータセットの可用性に大きく依存している。 手動のラベリングはエラーを起こしやすく、時間がかかり、コストがかかるため、これはボトルネックのままである。 効率的なラベル付けアプローチの欠如は、自己指導型学習をパラダイムシフトと考え、生の農業画像データから有意義な特徴表現を学習するきっかけとなった。 本研究では,大規模アノテートデータセットの必要性を排除し,自己指導型表現学習が多様な農業ビジョンタスクに適用可能性を高める方法について検討する。 本研究では,ResNet-50のバックボーンを実世界の農地画像の大規模データセット上に事前学習するための,コントラスト学習手法であるSimCLRを用いた軽量フレームワークを提案する。 実験結果から,本モデルが下流農業の幅広い課題に適用可能なロバストな特徴を学習できることが示唆された。 さらに、注釈付きデータへの依存度を下げることで、我々のアプローチはより費用効率が高くアクセスしやすくなり、農業におけるコンピュータビジョンの広範な採用の道を開くことができる。

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