Enhancing Multi-View 3D Reconstruction of Plant Roots using Super-Resolution and 3D Gaussian Splatting
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying 3D phenotypic traits for plant shoots and roots is essential to monitor and evaluate plant growth and development. Multi-view stereo (MVS) is a low-cost and widely used photogrammetry method to build 3D point clouds in many agricultural applications. However, it is challenging to adopt MVS directly to obtain complete 3D structures of fine roots for plants such as soybeans. To address this problem, we propose a data processing pipeline incorporating super-resolution (SR) and 3D Gaussian Splatting (GS) to enhance the resolution of 3D root reconstruction, aiming to recover a highly detailed 3D root structure. To this end, first, multi-view images of a soybean root are collected using an RGB camera; second, SR is used to optimize the resolution of the images; third, the processed images are fed to the algorithm structure from motion to obtain a point cloud; and then, 3D GS is applied to enhance the implicit 3D surface reconstruction; finally, perceptual similarity and peak signal-to-noise ratio (PSNR) are used to evaluate the output quality. The method is expected to obtain a high-fidelity 3D reconstruction of plant roots for soybeans and other crops, assisting in the extraction of comprehensive phenotypic traits to accelerate the selection of new varieties for plant breeding.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».