Study on Utilizing Mask R-CNN for Phenotypic Estimation of Lettuce’s Growth Status and Optimal Harvest Timing
Notice bibliographique
Résumé
Lettuce is an annual plant of the family Asteraceae. It is most often grown as a leaf vegetable, but sometimes for its stem and seeds, and its growth status and quality are evaluated based on its morphological phenotypic traits. However, traditional measurement methods are often labor-intensive and time-consuming due to manual measurements and may result in less accuracy. In this study, we proposed a new method utilizing RGB images and Mask R-Convolutional Neural Network (CNN) for estimating lettuce critical phenotypic traits. Leveraging publicly available datasets, we employed an improved Mask R-CNN model to perform a phenotypic analysis of lettuce images. This allowed us to estimate five phenotypic traits simultaneously, which include fresh weight, dry weight, plant height, canopy diameter, and leaf area. The enhanced Mask R-CNN model involved two key aspects: (1) replacing the backbone network from ResNet to RepVGG to enhance computational efficiency and performance; (2) adding phenotypic branches and constructing a multi-task regression model to achieve end-to-end estimation of lettuce phenotypic traits. Experimental results demonstrated that the present method achieved high accuracy and stable results in lettuce image segmentation, detection, and phenotypic estimation tasks, with APs for detection and segmentation being 0.8684 and 0.8803, respectively. Additionally, the R2 values for the five phenotypic traits are 0.96, 0.9596, 0.9329, 0.9136, and 0.9592, with corresponding mean absolute percentage errors (MAPEs) of 0.1072, 0.1522, 0.0757, 0.0548, and 0.0899, respectively. This study presents a novel technical advancement based on digital knowledge for phenotypic analysis and evaluation of lettuce quality, which could lay the foundation for artificial intelligence expiation in fresh vegetable production.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».