論文の概要: MV-Match: Multi-View Matching for Domain-Adaptive Identification of Plant Nutrient Deficiencies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00903v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 02:33:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 08:30:49.481133
• Title: MV-Match: Multi-View Matching for Domain-Adaptive Identification of Plant Nutrient Deficiencies
• Title（参考訳）: MV-Match:植物栄養失調のドメイン適応同定のためのマルチビューマッチング
• Authors: Jinhui Yi, Yanan Luo, Marion Deichmann, Gabriel Schaaf, Juergen Gall,
• Abstract要約: 栄養不足の早期、非侵襲的、オンサイト検出は、栄養不足による作物の大きな損失を防ぐためのタイムリーな行動を可能にするために重要である。 教師なし領域適応のために,ソース領域とターゲット領域における複数のカメラビューを活用する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.431120670501405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An early, non-invasive, and on-site detection of nutrient deficiencies is critical to enable timely actions to prevent major losses of crops caused by lack of nutrients. While acquiring labeled data is very expensive, collecting images from multiple views of a crop is straightforward. Despite its relevance for practical applications, unsupervised domain adaptation where multiple views are available for the labeled source domain as well as the unlabeled target domain is an unexplored research area. In this work, we thus propose an approach that leverages multiple camera views in the source and target domain for unsupervised domain adaptation. We evaluate the proposed approach on two nutrient deficiency datasets. The proposed method achieves state-of-the-art results on both datasets compared to other unsupervised domain adaptation methods. The dataset and source code are available at https://github.com/jh-yi/MV-Match.
• Abstract（参考訳）: 栄養不足の早期、非侵襲的、オンサイト検出は、栄養不足による作物の大きな損失を防ぐためのタイムリーな行動を可能にするために重要である。 ラベル付きデータを取得するのは非常に高価ですが、作物の複数のビューから画像を集めるのは簡単です。 実用的な応用に関連があるにもかかわらず、ラベル付けされたソースドメインとラベル付けされていないターゲットドメインに対して複数のビューが利用できる教師なしのドメイン適応は、未調査の研究領域である。 そこで本研究では,ソース領域とターゲット領域における複数のカメラビューを活用して,教師なし領域適応を実現する手法を提案する。 2つの栄養失調データセットに対する提案手法の評価を行った。 提案手法は、他の教師なし領域適応法と比較して、両データセットの最先端結果を実現する。 データセットとソースコードはhttps://github.com/jh-yi/MV-Match.comで入手できる。

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