論文の概要: A Low-Cost Machine Learning Approach for Timber Diameter Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17219v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 05:29:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.867818
- Title: A Low-Cost Machine Learning Approach for Timber Diameter Estimation
- Title（参考訳）: 低コスト機械学習によるTimber Diameter推定
- Authors: Fatemeh Hasanzadeh Fard, Sanaz Hasanzadeh Fard, Mehdi Jonoobi,
- Abstract要約: 本研究では,実世界の作業条件下での標準RGB画像を用いた木製丸太径推定を自動化する,実用的で費用対効果の高い機械学習フレームワークに焦点を当てた。
我々は、公開データセット(TimberSeg 1.0)で微調整されたYOLOv5オブジェクト検出アルゴリズムを用いて、個々の木材ログを検出し、境界箱次元を通して厚さを推定する。
実験結果から,本モデルは平均平均精度0.64(mAP@0.5)を達成し,質素な計算資源であっても信頼性の高いログ検出を実現することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The wood processing industry, particularly in facilities such as sawmills and MDF production lines, requires accurate and efficient identification of species and thickness of the wood. Although traditional methods rely heavily on expert human labor, they are slow, inconsistent, and prone to error, especially when processing large volumes. This study focuses on practical and cost-effective machine learning frameworks that automate the estimation of timber log diameter using standard RGB images captured under real-world working conditions. We employ the YOLOv5 object detection algorithm, fine-tuned on a public dataset (TimberSeg 1.0), to detect individual timber logs and estimate thickness through bounding-box dimensions. Unlike previous methods that require expensive sensors or controlled environments, this model is trained on images taken in typical industrial sheds during timber delivery. Experimental results show that the model achieves a mean Average Precision (mAP@0.5) of 0.64, demonstrating reliable log detection even with modest computing resources. This lightweight, scalable solution holds promise for practical integration into existing workflows, including on-site inventory management and preliminary sorting, particularly in small and medium-sized operations.
- Abstract（参考訳）: 製材業、特に製材所やMDF生産ラインなどの設備では、木材の種類と厚さを正確にかつ効率的に識別する必要がある。
従来の手法は専門的な人間の労働力に大きく依存するが、特に大量の処理を行う場合、それらは遅く、一貫性がなく、エラーを起こしやすい。
本研究では,実世界の作業条件下での標準RGB画像を用いた木製丸太径推定を自動化する,実用的で費用対効果の高い機械学習フレームワークに焦点を当てた。
我々は、公開データセット(TimberSeg 1.0)で微調整されたYOLOv5オブジェクト検出アルゴリズムを用いて、個々の木材ログを検出し、境界箱次元を通して厚さを推定する。
高価なセンサーや制御された環境を必要とする従来の方法とは異なり、このモデルは木材の納入中に典型的な工業用小屋で撮影された画像に基づいて訓練されている。
実験結果から,本モデルは平均平均精度0.64(mAP@0.5)を達成し,質素な計算資源であっても信頼性の高いログ検出を実現することがわかった。
この軽量でスケーラブルなソリューションは、特に中小規模の運用において、オンサイト在庫管理や事前ソートを含む既存のワークフローへの実践的な統合を約束する。
関連論文リスト
- Automated Knot Detection and Pairing for Wood Analysis in the Timber Industry [0.0]
本稿では,機械学習技術に基づく結び目検出とペアリングのための軽量で完全に自動化されたパイプラインを提案する。
三重項ニューラルネットワークは、特徴を潜在空間にマッピングするために使用され、クラスタリングアルゴリズムが対応する結び目を特定してペアリングすることを可能にする。
提案手法の有効性を検証し, 木材科学と産業の発展におけるAIの可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-09T07:36:47Z) - Semantic segmentation of forest stands using deep learning [0.0]
深層学習法はコンピュータビジョンにおいて大きな可能性を証明してきたが、森の起伏への応用は未解明のままである。
本研究では,マルチクラスセグメンテーション問題としてのフレーミングスタンドデライン化と,U-NetベースのDLフレームワークの適用という,新しいアプローチを提案する。
このモデルは、マルチスペクトル画像、ALSデータ、およびエキスパートインタプリタによって作成された既存のスタンドマップを用いて、訓練され評価された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-03T10:47:25Z) - Envisioning Outlier Exposure by Large Language Models for Out-of-Distribution Detection [71.93411099797308]
オープンワールドシナリオに機械学習モデルをデプロイする場合、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルは不可欠である。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の専門知識と推論能力を活用して,この制約に対処することを提案する。
EOEは、遠、近、きめ細かいOOD検出など、さまざまなタスクに一般化することができる。
EOEは様々なOODタスクで最先端のパフォーマンスを実現し、ImageNet-1Kデータセットに効果的にスケールできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-02T17:09:48Z) - Feature Density Estimation for Out-of-Distribution Detection via Normalizing Flows [7.91363551513361]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は,オープンワールド環境での学習システムの安全な配置において重要な課題である。
我々は、OODサンプル選択における研究者バイアスを回避するため、OODデータへの露出を必要としない、完全に教師なしのアプローチを提案する。
これは、任意の事前訓練されたモデルに適用可能なポストホック法であり、密度閾値による分布外検出を行うために、軽量な補助正規化フローモデルを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T16:51:01Z) - Automatic counting of planting microsites via local visual detection and
global count estimation [21.570524485954635]
林業では、植林作業に先立って、マウンディングによる機械的部位の整備が広く用いられている。
プランニング作業における主な問題は、プランニングブロックに存在するマウンドの数を見積もることの難しさである。
近年のUAV画像と人工知能の進歩に触発されて,植林ブロックのマウンド数を推定する完全に自動化された枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T19:31:54Z) - Rethinking Out-of-distribution (OOD) Detection: Masked Image Modeling is
All You Need [52.88953913542445]
簡単な再構築手法を用いることで,OOD検出の性能が大幅に向上する可能性が示唆された。
我々は、OOD検出フレームワーク(MOOD)のプリテキストタスクとして、マスケ画像モデリング(Masked Image Modeling)を採用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-06T08:24:41Z) - Pseudo-OOD training for robust language models [78.15712542481859]
OOD検出は、あらゆる産業規模のアプリケーションに対する信頼性の高い機械学習モデルの鍵となるコンポーネントである。
In-distribution(IND)データを用いて擬似OODサンプルを生成するPOORE-POORE-POSthoc pseudo-Ood Regularizationを提案する。
我々は3つの現実世界の対話システムに関する枠組みを広く評価し、OOD検出における新たな最先端技術を実現した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-17T14:32:02Z) - EARLIN: Early Out-of-Distribution Detection for Resource-efficient
Collaborative Inference [4.826988182025783]
協調推論により、リソース制約のあるエッジデバイスは、入力をサーバにアップロードすることで推論を行うことができる。
このセットアップは、成功した推論のためにコスト効率よく機能するが、モデルがトレーニングされていない入力サンプルに直面すると、非常にパフォーマンスが低下する。
我々は,事前訓練されたCNNモデルの浅い層から重要な特徴を抽出する,新しい軽量OOD検出手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T18:43:23Z) - Learn what you can't learn: Regularized Ensembles for Transductive
Out-of-distribution Detection [76.39067237772286]
ニューラルネットワークの現在のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出アルゴリズムは,様々なOOD検出シナリオにおいて不満足な結果をもたらすことを示す。
本稿では,テストデータのバッチを観察した後に検出方法を調整することで,このような「ハード」なOODシナリオがいかに有用かを検討する。
本稿では,テストデータと正規化に人工ラベリング手法を用いて,テストバッチ内のOODサンプルに対してのみ矛盾予測を生成するモデルのアンサンブルを求める手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T16:55:13Z) - Out-of-Distribution Detection for Automotive Perception [58.34808836642603]
ニューラルネットワーク(NN)は、自律運転におけるオブジェクト分類に広く使われている。
NNは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データとして知られるトレーニングデータセットで適切に表現されていない入力データでフェールすることができる。
本稿では,OODデータを必要としない入力がOODであるか否かを判定し,推論の計算コストを増大させる方法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-03T01:46:35Z) - Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection [86.0580214485104]
本稿では,オブジェクト検出のための汎用的で効率的な事前学習パラダイムであるMontage事前学習を提案する。
Montage事前トレーニングは、ターゲット検出データセットのみを必要とするが、広く採用されているImageNet事前トレーニングと比較して、計算リソースは1/4しかない。
モンタージュ事前学習の効率と有効性は、MS-COCOデータセットの広範な実験によって検証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-25T16:09:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。