論文の概要: Synthetic Data Generation for Anomaly Detection on Table Grapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12949v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 14:29:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:57:28.603454
• Title: Synthetic Data Generation for Anomaly Detection on Table Grapes
• Title（参考訳）: テーブルグラフ上の異常検出のための合成データ生成
• Authors: Ionut Marian Motoi, Valerio Belli, Alberto Carpineto, Daniele Nardi, Thomas Alessandro Ciarfuglia,
• Abstract要約: 果実栽培における病気や害虫の早期検出は、収量品質と植物の健康を維持するために重要である。 コンピュータビジョンとロボティクスは、このような問題を自動検出するためにますます採用されている。 この不足に対する解決策の1つは、合成された高品質な異常なサンプルの生成である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.935752166220662
• License:
• Abstract: Early detection of illnesses and pest infestations in fruit cultivation is critical for maintaining yield quality and plant health. Computer vision and robotics are increasingly employed for the automatic detection of such issues, particularly using data-driven solutions. However, the rarity of these problems makes acquiring and processing the necessary data to train such algorithms a significant obstacle. One solution to this scarcity is the generation of synthetic high-quality anomalous samples. While numerous methods exist for this task, most require highly trained individuals for setup. This work addresses the challenge of generating synthetic anomalies in an automatic fashion that requires only an initial collection of normal and anomalous samples from the user - a task that is straightforward for farmers. We demonstrate the approach in the context of table grape cultivation. Specifically, based on the observation that normal berries present relatively smooth surfaces, while defects result in more complex textures, we introduce a Dual-Canny Edge Detection (DCED) filter. This filter emphasizes the additional texture indicative of diseases, pest infestations, or other defects. Using segmentation masks provided by the Segment Anything Model, we then select and seamlessly blend anomalous berries onto normal ones. We show that the proposed dataset augmentation technique improves the accuracy of an anomaly classifier for table grapes and that the approach can be generalized to other fruit types.
• Abstract（参考訳）: 果実栽培における病気や害虫の早期検出は、収量品質と植物の健康を維持するために重要である。 コンピュータビジョンとロボティクスは、特にデータ駆動型ソリューションを使用して、このような問題を自動検出するためにますます採用されている。 しかし、これらの問題の希少さにより、そのようなアルゴリズムを訓練するために必要なデータの取得と処理が大きな障害となる。 この不足に対する解決策の1つは、合成された高品質な異常なサンプルの生成である。 このタスクには多くの方法が存在するが、ほとんどの場合、セットアップには高度に訓練された個人が必要である。 本研究は, 農家にとって簡単な作業である, ユーザからの正常サンプルと異常サンプルの初期収集のみを必要とする, 自動的な合成異常を生成するという課題に対処する。 本研究は,テーブルグレープ栽培の文脈におけるアプローチを実証する。 具体的には、通常のベリーが比較的滑らかな表面を呈するのに対し、欠陥はより複雑なテクスチャをもたらすという観察に基づいて、Dual-Canny Edge Detection (DCED)フィルタを導入する。 このフィルターは、病気、害虫寄生、その他の欠陥を示す追加のテクスチャを強調させる。 Segment Anything Modelによって提供されるセグメンテーションマスクを使用して、異常なベリーを通常のものに選択し、シームレスにブレンドする。 提案手法により,テーブルグレープの異常分類器の精度が向上し,そのアプローチが他の果実品種に一般化可能であることを示す。

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