論文の概要: Advanced wood species identification based on multiple anatomical sections and using deep feature transfer and fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08585v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 16:30:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 14:27:45.322746
• Title: Advanced wood species identification based on multiple anatomical sections and using deep feature transfer and fusion
• Title（参考訳）: 複数の解剖学的断面と深部構造移動と融合を用いた木材種同定
• Authors: Kallil M. Zielinski, Leonardo Scabini, Lucas C. Ribas, Núbia R. da Silva, Hans Beeckman, Jan Verwaeren, Odemir M. Bruno, Bernard De Baets,
• Abstract要約: DNA分析、近赤外分光法(NIR)、DART質量分析法(Direct Analysis in Real Time、DART)といった手法は、長年確立されてきた細胞および組織形態の解剖学的評価を補完する。 これらの手法の多くは、高コスト、データ解釈の熟練した専門家の必要性、専門家参照のための優れたデータセットの欠如など、いくつかの制限がある。 本稿では,コンボリューショナルニューラルネットワークを用いた2つの伝達学習手法を多視点木種データセットに適用する。 以上の結果から,多様なデータセットや解剖学的部分の精度が,他の手法よりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.844437603161198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, we have seen many advancements in wood species identification. Methods like DNA analysis, Near Infrared (NIR) spectroscopy, and Direct Analysis in Real Time (DART) mass spectrometry complement the long-established wood anatomical assessment of cell and tissue morphology. However, most of these methods have some limitations such as high costs, the need for skilled experts for data interpretation, and the lack of good datasets for professional reference. Therefore, most of these methods, and certainly the wood anatomical assessment, may benefit from tools based on Artificial Intelligence. In this paper, we apply two transfer learning techniques with Convolutional Neural Networks (CNNs) to a multi-view Congolese wood species dataset including sections from different orientations and viewed at different microscopic magnifications. We explore two feature extraction methods in detail, namely Global Average Pooling (GAP) and Random Encoding of Aggregated Deep Activation Maps (RADAM), for efficient and accurate wood species identification. Our results indicate superior accuracy on diverse datasets and anatomical sections, surpassing the results of other methods. Our proposal represents a significant advancement in wood species identification, offering a robust tool to support the conservation of forest ecosystems and promote sustainable forestry practices.
• Abstract（参考訳）: 近年,木質種の同定が盛んに行われている。 DNA分析、近赤外分光法(NIR)、DART質量分析法(Direct Analysis in Real Time、DART)といった手法は、長年確立されてきた細胞および組織形態の解剖学的評価を補完する。 しかし、これらの手法の多くは、高コスト、データ解釈のための熟練した専門家の必要性、専門家参照のための優れたデータセットの欠如など、いくつかの制限がある。 したがって、これらの手法のほとんどは、間違いなく木製解剖学的評価であり、人工知能に基づくツールの恩恵を受ける可能性がある。 本稿では, コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)を用いた2つの伝達学習手法を, 異なる方向からのセクションを含む多視点コンゴ種木種データセットに適用し, 異なる微視的拡大を観察する。 我々は, 木材種同定の効率化と高精度化を目的として, GAP (Global Average Pooling) とRADAM (Random Encoding of Aggregated Deep Activation Maps) の2つの特徴抽出手法を詳細に検討した。 以上の結果から,多様なデータセットや解剖学的部分の精度が,他の手法よりも優れていたことが示唆された。 本提案は,森林生態系の保全と持続可能な林業の促進を支援するための堅牢なツールとして,木材種識別の大幅な進歩を示すものである。

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