論文の概要: DODA: Adapting Object Detectors to Dynamic Agricultural Environments in Real-Time with Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18334v2
• Date: Sat, 08 Mar 2025 06:04:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:43.612089
• Title: DODA: Adapting Object Detectors to Dynamic Agricultural Environments in Real-Time with Diffusion
• Title（参考訳）: DODA:拡散を伴う動的農業環境へのオブジェクト検出器の適応
• Authors: Shuai Xiang, Pieter M. Blok, James Burridge, Haozhou Wang, Wei Guo,
• Abstract要約: DODAは拡散ベースのフレームワークで、検出器を2分で新しいドメインに適応できる。 DODA生成データに対する微調整検出を行うGlobal Wheat Head Detectionデータセットにおいて,DODAの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.549305421261851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Object detection has wide applications in agriculture, but domain shifts of diverse environments limit the broader use of the trained models. Existing domain adaptation methods usually require retraining the model for new domains, which is impractical for agricultural applications due to constantly changing environments. In this paper, we propose DODA ($D$iffusion for $O$bject-detection $D$omain Adaptation in $A$griculture), a diffusion-based framework that can adapt the detector to a new domain in just 2 minutes. DODA incorporates external domain embeddings and an improved layout-to-image approach, allowing it to generate high-quality detection data for new domains without additional training. We demonstrate DODA's effectiveness on the Global Wheat Head Detection dataset, where fine-tuning detectors on DODA-generated data yields significant improvements across multiple domains. DODA provides a simple yet powerful solution for agricultural domain adaptation, reducing the barriers for growers to use detection in personalised environments. The code is available at https://github.com/UTokyo-FieldPhenomics-Lab/DODA.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出は農業に広く応用されているが、多様な環境のドメインシフトは、訓練されたモデルの使用を制限している。 既存のドメイン適応手法では、常に変化する環境のため、農業用途には実用的でない新しいドメインのモデルを再訓練する必要がある。 本稿では,拡散型フレームワークであるDODA$D$iffusion for $O$bject-detection $D$omain Adaptation in $A$gricultureを提案する。 DODAには外部ドメインの埋め込みとレイアウト・ツー・イメージのアプローチの改善が組み込まれており、追加のトレーニングなしに新しいドメインの高品質な検出データを生成することができる。 DODAの生成したデータに対する微調整検出が複数の領域にわたる大幅な改善をもたらすGlobal Wheat Head DetectionデータセットにおけるDODAの有効性を実証する。 DODAは、農業領域適応のためのシンプルだが強力なソリューションを提供し、農家がパーソナライズされた環境で検出する障壁を減らす。 コードはhttps://github.com/UTokyo-FieldPhenomics-Lab/DODAで公開されている。

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