論文の概要: Generative AI-based Pipeline Architecture for Increasing Training Efficiency in Intelligent Weed Control Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00548v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 12:58:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:10.131459
• Title: Generative AI-based Pipeline Architecture for Increasing Training Efficiency in Intelligent Weed Control Systems
• Title（参考訳）: インテリジェント雑草制御システムにおける訓練効率向上のためのAIに基づく生成パイプラインアーキテクチャ
• Authors: Sourav Modak, Anthony Stein,
• Abstract要約: 本研究は,知的雑草制御のための深層学習に基づく物体検出モデルを改善するために,合成画像を生成する新しいアプローチを提案する。 我々のGenAIベースの画像生成パイプラインは、ゼロショットドメイン適応のためのSegment Anything Model(SAM)と、テキストから画像への安定拡散モデルを統合する。 我々は、これらの合成データセットを軽量YOLOモデルを用いて評価し、mAP50とmAP50-95スコアを用いてデータ効率を測定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In automated crop protection tasks such as weed control, disease diagnosis, and pest monitoring, deep learning has demonstrated significant potential. However, these advanced models rely heavily on high-quality, diverse datasets, often limited and costly in agricultural settings. Traditional data augmentation can increase dataset volume but usually lacks the real-world variability needed for robust training. This study presents a new approach for generating synthetic images to improve deep learning-based object detection models for intelligent weed control. Our GenAI-based image generation pipeline integrates the Segment Anything Model (SAM) for zero-shot domain adaptation with a text-to-image Stable Diffusion Model, enabling the creation of synthetic images that capture diverse real-world conditions. We evaluate these synthetic datasets using lightweight YOLO models, measuring data efficiency with mAP50 and mAP50-95 scores across varying proportions of real and synthetic data. Notably, YOLO models trained on datasets with 10% synthetic and 90% real images generally demonstrate superior mAP50 and mAP50-95 scores compared to those trained solely on real images. This approach not only reduces dependence on extensive real-world datasets but also enhances predictive performance. The integration of this approach opens opportunities for achieving continual self-improvement of perception modules in intelligent technical systems.
• Abstract（参考訳）: 雑草管理、疾患診断、害虫モニタリングなどの自動作物保護タスクにおいて、ディープラーニングは大きな可能性を秘めている。 しかし、これらの先進的なモデルは高品質で多様なデータセットに大きく依存しており、しばしば農業環境では制限されコストがかかる。 従来のデータ拡張はデータセットのボリュームを増大させるが、堅牢なトレーニングに必要な現実的な変動を欠いている。 本研究は,知的雑草制御のための深層学習に基づく物体検出モデルを改善するために,合成画像を生成する新しいアプローチを提案する。 我々のGenAIベースの画像生成パイプラインは、ゼロショットドメイン適応のためのSegment Anything Model(SAM)と、テキストから画像への安定拡散モデルを統合することで、多様な現実世界の状態をキャプチャする合成画像の作成を可能にします。 我々は,これらの合成データセットを軽量YOLOモデルを用いて評価し,実データと合成データの比率の異なるmAP50とmAP50-95スコアを用いてデータ効率を測定した。 特に、10%の合成画像と90%の実画像を持つデータセットでトレーニングされたYOLOモデルは、通常、実画像のみでトレーニングされたモデルと比較して、優れたmAP50とmAP50-95スコアを示している。 このアプローチは、大規模な実世界のデータセットへの依存を減らすだけでなく、予測性能も向上する。 このアプローチの統合は、インテリジェントな技術システムにおいて知覚モジュールの継続的な自己改善を実現する機会を開く。

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