論文の概要: Hydra-Bench: A Benchmark for Multi-Modal Leaf Wetness Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22685v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 13:47:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.239819
• Title: Hydra-Bench: A Benchmark for Multi-Modal Leaf Wetness Sensing
• Title（参考訳）: Hydra-Bench: マルチモーダルリーフ重み検出のためのベンチマーク
• Authors: Yimeng Liu, Maolin Gan, Yidong Ren, Gen Li, Jingkai Lin, Younsuk Dong, Zhichao Cao,
• Abstract要約: 本稿では,葉の濡れ度検出における機械学習アルゴリズムの評価と進展に特化して設計された,新しいマルチモーダルデータセットを提案する。 本データセットは,5種の植物から6ヶ月以上にわたって収集したmWave生データ,合成開口レーダ(SAR)画像,RGB画像から構成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.54739216930577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Leaf wetness detection is a crucial task in agricultural monitoring, as it directly impacts the prediction and protection of plant diseases. However, existing sensing systems suffer from limitations in robustness, accuracy, and environmental resilience when applied to natural leaves under dynamic real-world conditions. To address these challenges, we introduce a new multi-modal dataset specifically designed for evaluating and advancing machine learning algorithms in leaf wetness detection. Our dataset comprises synchronized mmWave raw data, Synthetic Aperture Radar (SAR) images, and RGB images collected over six months from five diverse plant species in both controlled and outdoor field environments. We provide detailed benchmarks using the Hydra model, including comparisons against single modality baselines and multiple fusion strategies, as well as performance under varying scan distances. Additionally, our dataset can serve as a benchmark for future SAR imaging algorithm optimization, enabling a systematic evaluation of detection accuracy under diverse conditions.
• Abstract（参考訳）: 葉の濡れ度検出は、植物の病気の予測と保護に直接影響を与えるため、農業モニタリングにおいて重要な課題である。 しかし、既存のセンシングシステムは、動的実世界の条件下で自然の葉に適用した場合、堅牢性、精度、環境の回復性の限界に悩まされている。 これらの課題に対処するために、葉の濡れ度検出において機械学習アルゴリズムを評価し、前進させるために設計された、新しいマルチモーダルデータセットを導入する。 本データセットは, 原データの同期化, SAR(Synthetic Aperture Radar)画像, RGB画像と, 制御環境および屋外環境の両方において, 5種類の植物種から6ヶ月以上にわたって収集されたRGB画像からなる。 我々はHydraモデルを用いた詳細なベンチマークを行い、単一のモダリティベースラインと多重融合戦略との比較、スキャン距離の違いによる性能の比較を行った。 さらに,我々のデータセットは将来のSARイメージングアルゴリズム最適化のベンチマークとして機能し,多様な条件下で検出精度を体系的に評価することができる。

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