論文の概要: WoodYOLO: A Novel Object Detector for Wood Species Detection in Microscopic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11738v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 17:07:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:15.673576
• Title: WoodYOLO: A Novel Object Detector for Wood Species Detection in Microscopic Images
• Title（参考訳）: WoodYOLO:顕微鏡画像における木種検出のための新しい物体検出装置
• Authors: Lars Nieradzik, Henrike Stephani, Jördis Sieburg-Rockel, Stephanie Helmling, Andrea Olbrich, Stephanie Wrage, Janis Keuper,
• Abstract要約: WoodYOLOは、顕微鏡木繊維解析に特化して設計された新しい物体検出アルゴリズムである。 我々のアプローチは、大規模な高解像度顕微鏡画像による課題に対処するために、YOLOアーキテクチャを適用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.490618192331097
• License:
• Abstract: Wood species identification plays a crucial role in various industries, from ensuring the legality of timber products to advancing ecological conservation efforts. This paper introduces WoodYOLO, a novel object detection algorithm specifically designed for microscopic wood fiber analysis. Our approach adapts the YOLO architecture to address the challenges posed by large, high-resolution microscopy images and the need for high recall in localization of the cell type of interest (vessel elements). Our results show that WoodYOLO significantly outperforms state-of-the-art models, achieving performance gains of 12.9% and 6.5% in F2 score over YOLOv10 and YOLOv7, respectively. This improvement in automated wood cell type localization capabilities contributes to enhancing regulatory compliance, supporting sustainable forestry practices, and promoting biodiversity conservation efforts globally.
• Abstract（参考訳）: 木材種の識別は, 木材製品の合法性確保から環境保全活動の進展に至るまで, 様々な産業において重要な役割を担っている。 本稿では, 木材繊維の微視的解析に特化して設計された新しい物体検出アルゴリズムであるWoodYOLOを紹介する。 提案手法は,大規模な高分解能顕微鏡画像による課題に対処するためにYOLOアーキテクチャに適応し,細胞タイプの関心(容器要素)の局所化において高いリコールが必要である。 その結果,WoodYOLOは最先端モデルよりも優れており,YOLOv10およびYOLOv7に比べてF2スコアが12.9%,F2スコアが6.5%向上していることがわかった。 この自動木質細胞型ローカライゼーション機能の改善は、規制の遵守の強化、持続可能な林業の実践の支援、世界の生物多様性保全活動の促進に寄与する。

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