論文の概要: A Comparative Benchmark of Real-time Detectors for Blueberry Detection towards Precision Orchard Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20580v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 21:42:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.599602
• Title: A Comparative Benchmark of Real-time Detectors for Blueberry Detection towards Precision Orchard Management
• Title（参考訳）: 精密果樹管理に向けたブルーベリー検出用リアルタイム検出器の比較ベンチマーク
• Authors: Xinyang Mu, Yuzhen Lu, Boyang Deng,
• Abstract要約: 本研究では,先進的リアルタイム物体検出器の比較ベンチマーク解析を行った。 このデータセットは、2022-2023シーズンにスマートフォンで収集された671枚の天蓋画像からなる。 YOLOモデルのうち、YOLOv12mはmAP@50の93.3%で最高の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.667064587590596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Blueberry detection in natural environments remains challenging due to variable lighting, occlusions, and motion blur due to environmental factors and imaging devices. Deep learning-based object detectors promise to address these challenges, but they demand a large-scale, diverse dataset that captures the real-world complexities. Moreover, deploying these models in practical scenarios often requires the right accuracy/speed/memory trade-off in model selection. This study presents a novel comparative benchmark analysis of advanced real-time object detectors, including YOLO (You Only Look Once) (v8-v12) and RT-DETR (Real-Time Detection Transformers) (v1-v2) families, consisting of 36 model variants, evaluated on a newly curated dataset for blueberry detection. This dataset comprises 661 canopy images collected with smartphones during the 2022-2023 seasons, consisting of 85,879 labelled instances (including 36,256 ripe and 49,623 unripe blueberries) across a wide range of lighting conditions, occlusions, and fruit maturity stages. Among the YOLO models, YOLOv12m achieved the best accuracy with a mAP@50 of 93.3%, while RT-DETRv2-X obtained a mAP@50 of 93.6%, the highest among all the RT-DETR variants. The inference time varied with the model scale and complexity, and the mid-sized models appeared to offer a good accuracy-speed balance. To further enhance detection performance, all the models were fine-tuned using Unbiased Mean Teacher-based semi-supervised learning (SSL) on a separate set of 1,035 unlabeled images acquired by a ground-based machine vision platform in 2024. This resulted in accuracy gains ranging from -1.4% to 2.9%, with RT-DETR-v2-X achieving the best mAP@50 of 94.8%. More in-depth research into SSL is needed to better leverage cross-domain unlabeled data. Both the dataset and software programs of this study are made publicly available to support further research.
• Abstract（参考訳）: 自然環境におけるブルーベリーの検出は、様々な照明、閉塞、環境要因や撮像装置による運動のぼやけにより、依然として困難である。 ディープラーニングに基づくオブジェクト検出は、これらの課題に対処することを約束するが、それらは、現実世界の複雑さをキャプチャする大規模で多様なデータセットを必要とする。 さらに、これらのモデルを現実的なシナリオにデプロイするには、モデル選択において適切な精度/速度/メモリのトレードオフが必要になることが多い。 本研究では,36種類のモデル変異体からなる YOLO (You Only Look Once) (v8-v12) やRT-DETR (real-Time Detection Transformers) (v1-v2) ファミリーを含む,先進的リアルタイム物体検出装置の比較ベンチマーク解析を行い,ブルーベリー検出のための新たにキュレートされたデータセットで評価した。 このデータセットは、2022-2023シーズンにスマートフォンで収集された661枚の天蓋画像で構成され、幅広い照明条件、閉塞、果実成熟段階にわたって85,879個のラベル付きインスタンス(36,256リピートおよび49,623個の未熟ブルーベリーを含む)で構成されている。 YOLOモデルのうち、YOLOv12mはmAP@50が93.3%、RT-DETRv2-XはmAP@50が93.6%であり、RT-DETRの派生型の中で最も高い。 推定時間はモデルスケールと複雑さによって変化し、中型モデルでは精度と速度のバランスが良好であった。 検出性能をさらに向上するため、2024年に地上ベースのマシンビジョンプラットフォームによって取得された1,035枚の未ラベル画像に対して、Unbiased Mean Teacherベースの半教師付き学習(SSL)を使用して、すべてのモデルを微調整した。 その結果、精度は-1.4%から2.9%に向上し、RT-DETR-v2-Xは94.8%で最高のmAP@50を達成した。 SSLに関する詳細な研究は、クロスドメインの未ラベルデータをより活用するために必要である。 この研究のデータセットとソフトウェアプログラムはどちらも、さらなる研究を支援するために公開されています。

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