論文の概要: Advancing Oyster Phenotype Segmentation with Multi-Network Ensemble and Multi-Scale mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11203v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 00:26:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:22:38.133022
• Title: Advancing Oyster Phenotype Segmentation with Multi-Network Ensemble and Multi-Scale mechanism
• Title（参考訳）: マルチネットワークアンサンブルとマルチスケール機構によるオイスターフェノタイプセグメンテーションの促進
• Authors: Wenli Yang, Yanyu Chen, Andrew Trotter, Byeong Kang,
• Abstract要約: フェノタイプセグメンテーションは、生物の視覚的特徴を分析する上で重要である。 カキの文脈では、肉の品質評価が最重要であり、貝殻、肉、ゴナド、筋肉成分に重点を置いている。 我々は,カキ成分をセグメント化するためのグローバルな階層的アテンション機構を備えたマルチネットワークアンサンブル手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.19617121270694
• License:
• Abstract: Phenotype segmentation is pivotal in analysing visual features of living organisms, enhancing our understanding of their characteristics. In the context of oysters, meat quality assessment is paramount, focusing on shell, meat, gonad, and muscle components. Traditional manual inspection methods are time-consuming and subjective, prompting the adoption of machine vision technology for efficient and objective evaluation. We explore machine vision's capacity for segmenting oyster components, leading to the development of a multi-network ensemble approach with a global-local hierarchical attention mechanism. This approach integrates predictions from diverse models and addresses challenges posed by varying scales, ensuring robust instance segmentation across components. Finally, we provide a comprehensive evaluation of the proposed method's performance using different real-world datasets, highlighting its efficacy and robustness in enhancing oyster phenotype segmentation.
• Abstract（参考訳）: フェノタイプセグメンテーションは、生物の視覚的特徴を分析し、その特徴の理解を深める上で重要である。 カキの文脈では、肉の品質評価が最重要であり、貝殻、肉、ゴナド、筋肉成分に重点を置いている。 従来の手動検査手法は時間と主観的であり、効率的で客観的な評価のために機械ビジョン技術を採用する。 そこで我々は, カキ成分をセグメント化するための機械ビジョンの能力について検討し, グローバルな階層型アテンション機構を備えたマルチネットワークアンサンブル手法の開発に繋がる。 このアプローチは、さまざまなモデルからの予測を統合し、さまざまなスケールによる課題に対処し、コンポーネント間の堅牢なインスタンスセグメンテーションを保証する。 最後に, 実世界の異なるデータセットを用いて, 提案手法の性能を総合的に評価し, ショウジョウバエの表現型セグメンテーションの強化における有効性とロバスト性を明らかにする。

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