A Semi-self-supervised Learning Approach for Wheat Head Detection using Extremely Small Number of Labeled Samples
Notice bibliographique
Résumé
Most of the success of deep learning is owed to supervised learning, where a large-scale annotated dataset is used for model training. However, developing such datasets is challenging. In this paper, we develop a semi-self-supervised learning approach for wheat head detection. The proposed method utilized a few short video clips and only one annotated image from each video clip of wheat fields to simulate a large computationally annotated dataset used for model building. Considering the domain gap be-tween the simulated and real images, we applied two do-main adaptation steps to alleviate the challenge of distributional shift. The resulting model achieved high performance when applied to real unannotated datasets. When fine-tuned on the dataset from the Global Wheat Head Detection Challenge, the performance was further improved. The model achieved a mean average precision of 0.827, where an over-lap of 50% or more between a predicted bounding box and ground truth was considered as a correct prediction. Al-though the utility of the proposed methodology was shown by applying it to wheat head detection, the proposed method is not limited to this application and could be used for other domains, such as detecting different crop types, alleviating the barrier of lack of large-scale annotated datasets in those domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».