Spatial Super Resolution of Real-World Aerial Images for Image-Based Plant Phenotyping
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Unmanned aerial vehicle (UAV) imaging is a promising data acquisition technique for image-based plant phenotyping. However, UAV images have a lower spatial resolution than similarly equipped in field ground-based vehicle systems, such as carts, because of their distance from the crop canopy, which can be particularly problematic for measuring small-sized plant features. In this study, the performance of three deep learning-based super resolution models, employed as a pre-processing tool to enhance the spatial resolution of low resolution images of three different kinds of crops were evaluated. To train a super resolution model, aerial images employing two separate sensors co-mounted on a UAV flown over lentil, wheat and canola breeding trials were collected. A software workflow to pre-process and align real-world low resolution and high-resolution images and use them as inputs and targets for training super resolution models was created. To demonstrate the effectiveness of real-world images, three different experiments employing synthetic images, manually downsampled high resolution images, or real-world low resolution images as input to the models were conducted. The performance of the super resolution models demonstrates that the models trained with synthetic images cannot generalize to real-world images and fail to reproduce comparable images with the targets. However, the same models trained with real-world datasets can reconstruct higher-fidelity outputs, which are better suited for measuring plant phenotypes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle