論文の概要: GMT: Guided Mask Transformer for Leaf Instance Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17109v2
- Date: Wed, 11 Sep 2024 14:32:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 20:48:06.456220
- Title: GMT: Guided Mask Transformer for Leaf Instance Segmentation
- Title（参考訳）: GMT:リーフインスタンスセグメンテーション用ガイドマスクトランス
- Authors: Feng Chen, Sotirios A. Tsaftaris, Mario Valerio Giuffrida,
- Abstract要約: 葉のインスタンスセグメンテーション(Leaf instance segmentation)は、植物のイメージ内の各葉の分離とデライン化を目的とした、困難なタスクである。
本稿では,葉の空間分布をトランスフォーマーベースのセグメンタに利用し,統合するガイドマスクトランス (GMT) を提案する。
我々のGMTは、3つの公開植物データセットの最先端を一貫して上回ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.458970589296554
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Leaf instance segmentation is a challenging multi-instance segmentation task, aiming to separate and delineate each leaf in an image of a plant. Accurate segmentation of each leaf is crucial for plant-related applications such as the fine-grained monitoring of plant growth and crop yield estimation. This task is challenging because of the high similarity (in shape and colour), great size variation, and heavy occlusions among leaf instances. Furthermore, the typically small size of annotated leaf datasets makes it more difficult to learn the distinctive features needed for precise segmentation. We hypothesise that the key to overcoming the these challenges lies in the specific spatial patterns of leaf distribution. In this paper, we propose the Guided Mask Transformer (GMT), which leverages and integrates leaf spatial distribution priors into a Transformer-based segmentor. These spatial priors are embedded in a set of guide functions that map leaves at different positions into a more separable embedding space. Our GMT consistently outperforms the state-of-the-art on three public plant datasets.
- Abstract（参考訳）: 葉のインスタンスのセグメンテーションは、植物のイメージの中で各葉を分離・デライン化することを目的とした、難易度の高いマルチインスタンスセグメンテーションタスクである。
各葉の正確なセグメンテーションは、植物の成長のきめ細かいモニタリングや収量推定など、植物関連の応用に不可欠である。
この作業は、(形や色において)高い類似性、大きな大きさのバリエーション、葉のインスタンス間の重く閉塞性のために困難である。
さらに、通常、注釈付き葉のデータセットの小さなサイズは、正確なセグメンテーションに必要な特徴を学ぶのを難しくする。
これらの課題を克服する鍵は、葉の分布の特定の空間パターンにあると仮定する。
本稿では,葉の空間分布をトランスフォーマーベースのセグメンタに利用し,統合するガイドマスク変換器(GMT)を提案する。
これらの空間先行は、異なる位置にある葉をより分離可能な埋め込み空間にマッピングする一連のガイド関数に埋め込まれる。
我々のGMTは、3つの公開植物データセットの最先端を一貫して上回ります。
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