論文の概要: ST-DETrack: Identity-Preserving Branch Tracking in Entangled Plant Canopies via Dual Spatiotemporal Evidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15445v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 13:42:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-18 17:06:27.010658
• Title: ST-DETrack: Identity-Preserving Branch Tracking in Entangled Plant Canopies via Dual Spatiotemporal Evidence
• Title（参考訳）: ST-DETrack: 二重時空間的証拠による絡み合った植物群におけるアイデンティティ保護分岐追跡
• Authors: Yueqianji Chen, Kevin Williams, John H. Doonan, Paolo Remagnino, Jo Hepworth,
• Abstract要約: 出芽から開花までの分岐アイデンティティを保護するために設計された2重デコーダネットワークST-DETrackを提案する。 我々のアーキテクチャは、空間的一貫性と、動きのあいまいさを生かした時間デコーダを統合している。 ST-DETrackは93.6%の分岐マッチング精度(BMA)を達成し、それぞれ28.9ポイントと3.3ポイントで空間的ベースラインと時間的ベースラインを大きく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7448758790630549
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automated extraction of individual plant branches from time-series imagery is essential for high-throughput phenotyping, yet it remains computationally challenging due to non-rigid growth dynamics and severe identity fragmentation within entangled canopies. To overcome these stage-dependent ambiguities, we propose ST-DETrack, a spatiotemporal-fusion dual-decoder network designed to preserve branch identity from budding to flowering. Our architecture integrates a spatial decoder, which leverages geometric priors such as position and angle for early-stage tracking, with a temporal decoder that exploits motion consistency to resolve late-stage occlusions. Crucially, an adaptive gating mechanism dynamically shifts reliance between these spatial and temporal cues, while a biological constraint based on negative gravitropism mitigates vertical growth ambiguities. Validated on a Brassica napus dataset, ST-DETrack achieves a Branch Matching Accuracy (BMA) of 93.6%, significantly outperforming spatial and temporal baselines by 28.9 and 3.3 percentage points, respectively. These results demonstrate the method's robustness in maintaining long-term identity consistency amidst complex, dynamic plant architectures.
• Abstract（参考訳）: 時系列画像からの個々の植物枝の自動抽出は、高スループット表現型化には不可欠であるが、非剛性成長のダイナミクスと絡み合った天蓋内での厳密なアイデンティティの断片化により、計算的に困難である。 このような段階依存の曖昧さを克服するため,分枝から開花までの分枝アイデンティティを保護するために,時空間拡散二重デコーダネットワークST-DETrackを提案する。 我々のアーキテクチャは、初期追跡のための位置や角度などの幾何学的先行情報を活用する空間デコーダと、後期閉塞の解消に動きの整合性を利用する時間デコーダを統合している。 重要なことに、適応的なゲーティング機構は、これらの空間的および時間的手がかり間の依存を動的にシフトさせ、一方、負の重力論に基づく生物学的制約は、垂直な成長のあいまいさを緩和する。 ブラシカ・ナウスデータセットで検証され、ST-DETrackは93.6%の分岐マッチング精度(BMA)を達成し、それぞれ28.9ポイントと3.3ポイントで空間的ベースラインと時間的ベースラインを大きく上回っている。 これらの結果は、複雑な動的植物アーキテクチャの中で、長期的なアイデンティティの整合性を維持するための手法の堅牢性を示している。

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