論文の概要: BAWSeg: A UAV Multispectral Benchmark for Barley Weed Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01932v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 14:49:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.915953
• Title: BAWSeg: A UAV Multispectral Benchmark for Barley Weed Segmentation
• Title（参考訳）: BAWSeg: 麦雑草セグメンテーションのためのUAVマルチスペクトルベンチマーク
• Authors: Haitian Wang, Xinyu Wang, Muhammad Ibrahim, Dustin Severtson, Ajmal Mian,
• Abstract要約: そこで本研究では,2ストリーム分割ネットワークをネイティブ解像度で,放射能キューと正規化インデックスキューとを融合する。 植生インデックスとスペクトルアテンションは、植生インデックスマップの窓付き自己アテンションで動作する。 植生指数と分光アテンションは75.6%のmIoUと63.5%の雑草IoUを22.8Mパラメータで達成し、多スペクトルのSegFormer-B1ベースラインを1.2mIoUと1.9の雑草IoUで上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.004130414489698
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate weed mapping in cereal fields requires pixel-level segmentation from UAV imagery that remains reliable across fields, seasons, and illumination. Existing multispectral pipelines often depend on thresholded vegetation indices, which are brittle under radiometric drift and mixed crop--weed pixels, or on single-stream CNN and Transformer backbones that ingest stacked bands and indices, where radiance cues and normalized index cues interfere and reduce sensitivity to small weed clusters embedded in crop canopies. We propose VISA (Vegetation-Index and Spectral Attention), a two-stream segmentation network that decouples these cues and fuses them at native resolution. The radiance stream learns from calibrated five-band reflectance using residual spectral-spatial attention to preserve fine textures and row boundaries that are attenuated by ratio indices. The index stream operates on vegetation-index maps with windowed self-attention to model local structure efficiently, state-space layers to propagate field-scale context without quadratic attention cost, and Slot Attention to form stable region descriptors that improve discrimination of sparse weeds under canopy mixing. To support supervised training and deployment-oriented evaluation, we introduce BAWSeg, a four-year UAV multispectral dataset collected over commercial barley paddocks in Western Australia, providing radiometrically calibrated blue, green, red, red edge, and near-infrared orthomosaics, derived vegetation indices, and dense crop, weed, and other labels with leakage-free block splits. On BAWSeg, VISA achieves 75.6% mIoU and 63.5% weed IoU with 22.8M parameters, outperforming a multispectral SegFormer-B1 baseline by 1.2 mIoU and 1.9 weed IoU. Under cross-plot and cross-year protocols, VISA maintains 71.2% and 69.2% mIoU, respectively. The BAWSeg data, VISA code, and trained models will be released upon publication.
• Abstract（参考訳）: シリアルフィールドにおける正確な雑草マッピングには、フィールド、季節、照明に信頼性のあるUAV画像からのピクセルレベルのセグメンテーションが必要である。 既存のマルチスペクトルパイプラインは、ラジオメトリックドリフトと混合作物雑草の画素の下で脆く、または、積み重ねられたバンドやインデックスを摂取するシングルストリームCNNとトランスフォーマーのバックボーンに依存することが多い。 本稿では,VISA(Vegetation-Index and Spectral Attention)を提案する。 レイディアンスストリームは、残差スペクトル空間的注意を用いて校正された5バンド反射率から学習し、比指標によって減衰する微細なテクスチャと行境界を保存する。 インデックスストリームは、局所構造を効率的にモデル化するためのウィンドウ付き自己注意付き植生インデックスマップ、二次的注意コストを伴わずにフィールドスケールコンテキストを伝播する状態空間層、および、キャノピー混合下での雑草の識別を改善する安定した領域記述子を形成するスロットアテンションを運用する。 オーストラリア西部の商業用大麦パドックで収集された4年間のUAVマルチスペクトルデータセットであるBAWSegを導入する。 BAWSegでは、VISAは75.6% mIoUと63.5% weed IoUを22.8Mパラメータで達成し、マルチスペクトルのSegFormer-B1ベースラインを1.2 mIoUと1.9 weed IoUで上回っている。 クロスプロットプロトコルとクロス年プロトコルでは、VISAはそれぞれ71.2%と69.2% mIoUを維持している。 BAWSegのデータ、VISAコード、およびトレーニングされたモデルは、公開時にリリースされる。

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