論文の概要: NeFF-BioNet: Crop Biomass Prediction from Point Cloud to Drone Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23901v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 04:53:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:01:46.602588
• Title: NeFF-BioNet: Crop Biomass Prediction from Point Cloud to Drone Imagery
• Title（参考訳）: NeFF-BioNet:ポイントクラウドからドローン画像への作物バイオマスの予測
• Authors: Xuesong Li, Zeeshan Hayder, Ali Zia, Connor Cassidy, Shiming Liu, Warwick Stiller, Eric Stone, Warren Conaty, Lars Petersson, Vivien Rolland,
• Abstract要約: 本稿では,バイオマス予測ネットワーク(BioNet)を,点雲やドローン画像など,さまざまなデータモダリティに適応するためのネットワークとして提案する。 我々のBioNetは、スパース3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーベースの予測モジュールを利用して、ポイントクラウドやその他の3Dデータ表現を処理し、バイオマスを予測する。 ドローン画像のためのBioNetをさらに拡張するため,ニューラル・フィーチャーフィールド(NeFF)モジュールを統合し,3次元構造再構成と2次元意味的特徴の対応する3次元面への変換を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.976195465657236
• License:
• Abstract: Crop biomass offers crucial insights into plant health and yield, making it essential for crop science, farming systems, and agricultural research. However, current measurement methods, which are labor-intensive, destructive, and imprecise, hinder large-scale quantification of this trait. To address this limitation, we present a biomass prediction network (BioNet), designed for adaptation across different data modalities, including point clouds and drone imagery. Our BioNet, utilizing a sparse 3D convolutional neural network (CNN) and a transformer-based prediction module, processes point clouds and other 3D data representations to predict biomass. To further extend BioNet for drone imagery, we integrate a neural feature field (NeFF) module, enabling 3D structure reconstruction and the transformation of 2D semantic features from vision foundation models into the corresponding 3D surfaces. For the point cloud modality, BioNet demonstrates superior performance on two public datasets, with an approximate 6.1% relative improvement (RI) over the state-of-the-art. In the RGB image modality, the combination of BioNet and NeFF achieves a 7.9% RI. Additionally, the NeFF-based approach utilizes inexpensive, portable drone-mounted cameras, providing a scalable solution for large field applications.
• Abstract（参考訳）: 作物バイオマスは植物の健康と収量に関する重要な洞察を与え、作物科学、農業システム、農業研究に不可欠である。 しかし、現在の測定方法は、労働集約的で破壊的で不正確であり、この特性の大規模定量化を妨げている。 この制限に対処するために、ポイントクラウドやドローン画像など、さまざまなデータモダリティに適応するために設計されたバイオマス予測ネットワーク(BioNet)を提案する。 我々のBioNetは、スパース3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーベースの予測モジュールを利用して、ポイントクラウドやその他の3Dデータ表現を処理し、バイオマスを予測する。 ドローン画像のためのBioNetをさらに拡張するため、ニューラル・フィーチャーフィールド(NeFF)モジュールを統合し、視覚基礎モデルから対応する3次元表面への3次元構造再構成と2次元意味的特徴の変換を可能にする。 クラウドのモダリティの面では、BioNetは2つの公開データセットで優れたパフォーマンスを示し、最先端よりもおよそ6.1%の相対的改善(RI)を実現している。 RGB画像のモダリティでは、BioNetとNeFFの組み合わせは7.9%のRIを達成する。 さらに、NeFFベースのアプローチでは、安価でポータブルなドローン搭載カメラを使用し、大規模フィールドアプリケーションにスケーラブルなソリューションを提供する。

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