論文の概要: Importance of realism in procedurally-generated synthetic images for deep learning: case studies in maize and canola
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05128v2
- Date: Wed, 15 May 2024 16:55:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 15:45:06.316911
- Title: Importance of realism in procedurally-generated synthetic images for deep learning: case studies in maize and canola
- Title（参考訳）: 深層学習のための手続き生成合成画像におけるリアリズムの重要性--トウモロコシとカノーラを事例として
- Authors: Nazifa Azam Khan, Mikolaj Cieslak, Ian McQuillan,
- Abstract要約: 視覚的に現実的なシミュレーションを生成するために、植物の手続きモデルを作成することができる。
これらの合成画像は、表現型タスクのためのトレーニングニューラルネットワークにおいて、実際の画像を増強または完全に置き換えることができる。
本稿では,トウモロコシとカノラの訓練に使用される実画像と合成画像の量を体系的に変化させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7532822703595772
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial neural networks are often used to identify features of crop plants. However, training their models requires many annotated images, which can be expensive and time-consuming to acquire. Procedural models of plants, such as those developed with Lindenmayer-systems (L-systems) can be created to produce visually realistic simulations, and hence images of plant simulations, where annotations are implicitly known. These synthetic images can either augment or completely replace real images in training neural networks for phenotyping tasks. In this paper, we systematically vary amounts of real and synthetic images used for training in both maize and canola to better understand situations where synthetic images generated from L-systems can help prediction on real images. This work also explores the degree to which realism in the synthetic images improves prediction. We have five different variants of a procedural canola model (these variants were created by tuning the realism while using calibration), and the deep learning results showed how drastically these results improve as the canola synthetic images are made to be more realistic. Furthermore, we see how neural network predictions can be used to help calibrate L-systems themselves, creating a feedback loop.
- Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワークは、しばしば作物の特徴を特定するために使用される。
しかし、それらのモデルのトレーニングには多くの注釈付きイメージが必要です。
リンデンマイヤー系 (L-systems) で開発された植物などの手続き的モデルは、視覚的に現実的なシミュレーションを生成するために作成され、したがって、アノテーションが暗黙的に知られている植物シミュレーションの画像を生成することができる。
これらの合成画像は、表現型タスクのためのトレーニングニューラルネットワークにおいて、実際の画像を増強または完全に置き換えることができる。
本稿では,L系から生成した合成画像が実画像の予測に役立てられる状況を理解するために,トウモロコシとカノーラの双方で訓練に使用される実画像と合成画像の量を体系的に変化させる。
この研究は、合成画像におけるリアリズムが予測を改善する程度についても検討する。
手続き型カノラモデルの5つの変種(これらの変種はキャリブレーションを用いてリアリズムをチューニングして作成された)があり、ディープラーニングの結果は、カノラ合成画像がよりリアルになるにつれて、これらの結果が劇的に改善されることを示した。
さらに、ニューラルネットワークの予測がLシステム自体を校正し、フィードバックループを作成するのにどのように役立つかを確認する。
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