論文の概要: YOLO11 and Vision Transformers based 3D Pose Estimation of Immature Green Fruits in Commercial Apple Orchards for Robotic Thinning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19846v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 17:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 07:21:57.302128
• Title: YOLO11 and Vision Transformers based 3D Pose Estimation of Immature Green Fruits in Commercial Apple Orchards for Robotic Thinning
• Title（参考訳）: YOLO11とビジョントランスフォーマーを用いた市販リンゴ果樹における未熟緑果汁の3次元評価
• Authors: Ranjan Sapkota, Manoj Karkee,
• Abstract要約: 商業用果樹果樹における未熟リンゴ(フルーツレット)の3次元ポーズ推定法を開発した。 YOLO11オブジェクト検出とポーズ推定アルゴリズムとViT(Vision Transformers)を併用して深度推定を行う。 YOLO11nは、ボックス精度と精度の点で、YOLO11とYOLOv8のすべての構成を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4143603294943439
• License:
• Abstract: In this study, a robust method for 3D pose estimation of immature green apples (fruitlets) in commercial orchards was developed, utilizing the YOLO11 object detection and pose estimation algorithm alongside Vision Transformers (ViT) for depth estimation (Dense Prediction Transformer (DPT) and Depth Anything V2). For object detection and pose estimation, performance comparisons of YOLO11 (YOLO11n, YOLO11s, YOLO11m, YOLO11l and YOLO11x) and YOLOv8 (YOLOv8n, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l and YOLOv8x) were made under identical hyperparameter settings among the all configurations. It was observed that YOLO11n surpassed all configurations of YOLO11 and YOLOv8 in terms of box precision and pose precision, achieving scores of 0.91 and 0.915, respectively. Conversely, YOLOv8n exhibited the highest box and pose recall scores of 0.905 and 0.925, respectively. Regarding the mean average precision at 50\% intersection over union (mAP@50), YOLO11s led all configurations with a box mAP@50 score of 0.94, while YOLOv8n achieved the highest pose mAP@50 score of 0.96. In terms of image processing speed, YOLO11n outperformed all configurations with an impressive inference speed of 2.7 ms, significantly faster than the quickest YOLOv8 configuration, YOLOv8n, which processed images in 7.8 ms. Subsequent integration of ViTs for the green fruit's pose depth estimation revealed that Depth Anything V2 outperformed Dense Prediction Transformer in 3D pose length validation, achieving the lowest Root Mean Square Error (RMSE) of 1.52 and Mean Absolute Error (MAE) of 1.28, demonstrating exceptional precision in estimating immature green fruit lengths. Integration of YOLO11 and Depth Anything Model provides a promising solution to 3D pose estimation of immature green fruits for robotic thinning applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,商業用果樹園における未熟リンゴ(フルーツレット)の3次元ポーズ推定法を開発し,深度推定のためのビジョントランスフォーマー(ViT)と共にYOLO11オブジェクトの検出とポーズ推定アルゴリズムを開発した。 オブジェクト検出とポーズ推定では, YOLO11(YOLO11n, YOLO11s, YOLO11m, YOLO11l, YOLO11x)とYOLOv8(YOLOv8n, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x)のパフォーマンス比較を行った。 YOLO11nはボックス精度でYOLO11とYOLOv8の全ての構成を上回り、それぞれ0.91と0.915のスコアを得た。 逆に、YOLOv8nは最高のボックスを示し、それぞれ0.905と0.925のリコールスコアを示した。 MAP@50の平均交点平均精度(mAP@50)について、YOLO11sはmAP@50のボックススコア0.94で、YOLOv8nはmAP@50のボックススコア0.96で、全ての構成を導いた。 最も高速なYOLOv8構成であるYOLOv8nは、7.8msの速度で画像を処理した。 グリーンフルーツのポーズ深度推定のためのViTsのその後の統合により、3DのDepth Anything V2 Experformed Dense Prediction Transformerは長さの検証を行い、1.52のRoot Mean Square Error(RMSE)と1.28のMean Absolute Error(MAE)を達成した。 YOLO11とDepth Anything Modelの統合は、ロボットの薄型化への応用のために、未熟な緑の果実を3Dポーズで推定する、有望なソリューションを提供する。

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