Enhanced Wheat Head Detection in Images Using Fourier Domain Adaptation and Random Guided Filter
Notice bibliographique
Résumé
Wheat head detection is essential in estimating the important characteristics of wheat. However, detecting wheat heads in images from different domains has been challenging due to variations in domain features and environmental conditions. This research aims to improve the robustness of wheat head detection in wheat images. A combination of Fourier domain adaptation (FDA), adaptive alpha beta gamma correction (AABG) and random guided filter (RGF) preprocessing methods was applied in this study. The authors utilized FDA to reduce variations between different domains by transforming an image into the Fourier domain, aligning its distribution with a randomly selected image of another domain. AABG adjusts image properties based on local statistics of the image patches, and RGF, a technique for edge-aware image filtering, was used as augmentation. An EfficientDet model was trained on the publicly available wheat dataset and the results were analyzed and compared to a baseline model. The FDA + RGF approach achieved an improved mean average precision (mAP) of 0.6534 compared to the baseline mAP of 0.6292. Our study can contribute to advancing wheat head detection techniques in agriculture, addressing factors like variations in wheat head appearance by focusing on improving domain variation through data dependent approaches.
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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 ».