Fugu-MT 論文翻訳(概要): RowDetr: End-to-End Row Detection Using Polynomials

論文の概要: RowDetr: End-to-End Row Detection Using Polynomials

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10525v1
Date: Fri, 13 Dec 2024 19:38:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-17 13:55:29.575477
Title: RowDetr: End-to-End Row Detection Using Polynomials
Title（参考訳）: RowDetr:ポリノミアルを用いたエンドツーエンドのロウ検出
Authors: Rahul Harsha Cheppally, Ajay Sharda,
Abstract要約: RowDetrは、スムーズなパフォーマンス機能を利用して、画像空間における作物の境界を規定するエンドツーエンドのニューラルネットワークである。ノイズラベルがなくても学習の堅牢性を高めるために、エネルギーベースの新しい損失関数PolyOptLossが導入された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6278186810520364
License:
Abstract: Crop row detection has garnered significant interest due to its critical role in enabling navigation in GPS-denied environments, such as under-canopy agricultural settings. To address this challenge, we propose RowDetr, an end-to-end neural network that utilizes smooth polynomial functions to delineate crop boundaries in image space. A novel energy-based loss function, PolyOptLoss, is introduced to enhance learning robustness, even with noisy labels. The proposed model demonstrates a 3% improvement over Agronav in key performance metrics while being six times faster, making it well-suited for real-time applications. Additionally, metrics from lane detection studies were adapted to comprehensively evaluate the system, showcasing its accuracy and adaptability in various scenarios.
Abstract（参考訳）: 作物の列検出は、不毛の農業環境などGPSを付加した環境でのナビゲーションを可能にする上で重要な役割を担っているため、大きな関心を集めている。この課題に対処するために、スムーズな多項式関数を用いて画像空間における作物の境界を導出するエンドツーエンドニューラルネットワークRowDetrを提案する。新しいエネルギーベースの損失関数PolyOptLossは、ノイズラベルでも学習の堅牢性を高めるために導入された。提案したモデルは、主要なパフォーマンス指標において、Agronavよりも3%改善され、6倍高速であることを示し、リアルタイムアプリケーションに適している。さらに、車線検出研究のメトリクスを総合的にシステム評価に適用し、様々なシナリオにおける精度と適応性を示した。

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