論文の概要: LeafInst - Unified Instance Segmentation Network for Fine-Grained Forestry Leaf Phenotype Analysis: A New UAV based Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03616v1
• Date: Wed, 04 Mar 2026 01:01:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.138639
• Title: LeafInst - Unified Instance Segmentation Network for Fine-Grained Forestry Leaf Phenotype Analysis: A New UAV based Benchmark
• Title（参考訳）: LeafInst-Unified Instance Segmentation Network for Fine-Grained Forestry Leaf Phenotype Analysis: A new UAV based Benchmark
• Abstract要約: リーフインスト(LeafInst)は、不規則で多スケールな葉の構造に適した新しいセグメンテーションフレームワークである。 68.4 mAPを達成し、YOLOv11を7.1%、MaskDinoを6.5%上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.61947524568352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intelligent forest tree breeding has advanced plant phenotyping, yet existing research largely focuses on large-leaf agricultural crops, with limited attention to fine-grained leaf analysis of sapling trees in open-field environments. Natural scenes introduce challenges including scale variation, illumination changes, and irregular leaf morphology. To address these issues, we collected UAV RGB imagery of field-grown saplings and constructed the Poplar-leaf dataset, containing 1,202 branches and 19,876 pixel-level annotated leaf instances. To our knowledge, this is the first instance segmentation dataset specifically designed for forestry leaves in open-field conditions. We propose LeafInst, a novel segmentation framework tailored for irregular and multi-scale leaf structures. The model integrates an Asymptotic Feature Pyramid Network (AFPN) for multi-scale perception, a Dynamic Asymmetric Spatial Perception (DASP) module for irregular shape modeling, and a dual-residual Dynamic Anomalous Regression Head (DARH) with Top-down Concatenation decoder Feature Fusion (TCFU) to improve detection and segmentation performance. On Poplar-leaf, LeafInst achieves 68.4 mAP, outperforming YOLOv11 by 7.1 percent and MaskDINO by 6.5 percent. On the public PhenoBench benchmark, it reaches 52.7 box mAP, exceeding MaskDINO by 3.4 percent. Additional experiments demonstrate strong generalization and practical utility for large-scale leaf phenotyping.
• Abstract（参考訳）: 知的森林の育種は植物の表現型化が進んでいるが、既存の研究は主に大型のリーフ農作物に焦点を合わせており、オープンフィールド環境下でのサパリング樹木の微細な葉の分析に限られている。 自然のシーンには、スケールの変化、照明の変化、不規則な葉の形態などが含まれる。 これらの問題に対処するため,UAV RGB画像を収集し,1,202の枝と19,876ピクセルのアノテートリーフインスタンスを含むPoplar-leafデータセットを構築した。 我々の知る限り、これはオープンフィールド条件下で森林の葉用に特別に設計された最初の事例セグメンテーションデータセットである。 本稿では,不規則かつ多スケールな葉構造に適した新しいセグメンテーションフレームワークLeafInstを提案する。 このモデルは、マルチスケール知覚のための漸近的特徴ピラミッドネットワーク(AFPN)、不規則形状モデリングのための動的非対称空間知覚(DASP)モジュール、およびTop-down Concatenation Decoder Feature Fusion(TCFU)と二重残留動的異常回帰ヘッド(DARH)を統合し、検出とセグメンテーション性能を向上させる。 Poplar-leafでは、LeafInstは68.4 mAPを獲得し、YOLOv11を7.1%、MaskDINOを6.5%上回っている。 公開PhenoBenchベンチマークでは52.7ボックスのmAPに達し、MaskDINOを3.4%上回っている。 さらなる実験により、大規模な葉の表現に強力な一般化と実用性が示された。

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