Instance Segmentation of Lentinus edodes Images Based on YOLOv5seg-BotNet
Notice bibliographique
Résumé
The shape and quantity of Lentinus edodes (commonly known as shiitake) fruiting bodies significantly affect their quality and yield. Accurate and rapid segmentation of these fruiting bodies is crucial for quality grading and yield prediction. This study proposed the YOLOv5seg-BotNet, a model for the instance segmentation of Lentinus edodes, to research its application for the mushroom industry. First, the backbone network was replaced with the BoTNet, and the spatial convolutions in the local backbone network were replaced with global self-attention modules to enhance the feature extraction ability. Subsequently, the PANet was adopted to effectively manage and integrate Lentinus edodes images in complex backgrounds at various scales. Finally, the Varifocal Loss function was employed to adjust the weights of different samples, addressing the issues of missed segmentation and mis-segmentation. The enhanced model demonstrated improvements in the precision, recall, Mask_AP, F1-Score, and FPS, achieving 97.58%, 95.74%, 95.90%, 96.65%, and 32.86 frames per second, respectively. These values represented the increases of 2.37%, 4.55%, 4.56%, 3.50%, and 2.61% compared to the original model. The model achieved dual improvements in segmentation accuracy and speed, exhibiting excellent detection and segmentation performance on Lentinus edodes fruiting bodies. This study provided technical fundamentals for future application of image detection and decision-making processes to evaluate mushroom production, including quality grading and intelligent harvesting.
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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 ».