論文の概要: FruitNeRF: A Unified Neural Radiance Field based Fruit Counting Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06190v2
- Date: Thu, 26 Sep 2024 07:56:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 11:38:16.850341
- Title: FruitNeRF: A Unified Neural Radiance Field based Fruit Counting Framework
- Title（参考訳）: FruitNeRF: 統合ニューラルラジアンスフィールドに基づくFruit Counting Framework
- Authors: Lukas Meyer, Andreas Gilson, Ute Schmid, Marc Stamminger,
- Abstract要約: FruitNeRFは,新鮮果実のカウンティングフレームワークである。
我々は3Dで直接果物の種類を数えるために最先端のビュー合成法を用いる。
実世界のデータセットと合成データセットの両方を用いて,本手法の評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.363729942767801
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We introduce FruitNeRF, a unified novel fruit counting framework that leverages state-of-the-art view synthesis methods to count any fruit type directly in 3D. Our framework takes an unordered set of posed images captured by a monocular camera and segments fruit in each image. To make our system independent of the fruit type, we employ a foundation model that generates binary segmentation masks for any fruit. Utilizing both modalities, RGB and semantic, we train a semantic neural radiance field. Through uniform volume sampling of the implicit Fruit Field, we obtain fruit-only point clouds. By applying cascaded clustering on the extracted point cloud, our approach achieves precise fruit count.The use of neural radiance fields provides significant advantages over conventional methods such as object tracking or optical flow, as the counting itself is lifted into 3D. Our method prevents double counting fruit and avoids counting irrelevant fruit.We evaluate our methodology using both real-world and synthetic datasets. The real-world dataset consists of three apple trees with manually counted ground truths, a benchmark apple dataset with one row and ground truth fruit location, while the synthetic dataset comprises various fruit types including apple, plum, lemon, pear, peach, and mango.Additionally, we assess the performance of fruit counting using the foundation model compared to a U-Net.
- Abstract（参考訳）: FruitNeRFは、最先端のビュー合成手法を利用して、3Dで直接果物のタイプをカウントする、統一された新しい果物カウントフレームワークである。
われわれのフレームワークは、単眼カメラで捉えたポーズ画像の無秩序なセットを取り、各画像に果物を分割する。
果実の種類に依存しないシステムを実現するために,果実に二分節マスクを生成する基礎モデルを用いる。
モーダル性、RGB、セマンティック性を利用して、セマンティック・ニューラル・ラディアンス・フィールドを訓練する。
暗黙の果実畑の均一な体積サンプリングにより,果実のみの点雲が得られる。
抽出した点群にカスケードクラスタリングを適用することにより, 実測値の精度向上を実現し, 物体追跡や光流といった従来の手法に比べて, ニューラルラジアンス場の利用は, カウント自体を3Dに引き上げる上で大きなメリットをもたらす。
本手法は,実生と合成の両方のデータセットを用いて,果実の倍数化を防止し,無関係な果実を数えるのを防ぐ。
実世界のデータセットは,手動で数えるリンゴ3本と,1列・接地したリンゴ1本と,1列・接地したリンゴ1本と,リンゴ,梅,レモン,ナシ,桃,マンゴー3本からなる。
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