Dandelion center detection in perennial ryegrass with Heat maps using Convolutional Neural Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Industrial agricultural practices largely involve automated weed control processes and techniques. This phenomenon can also be seen in horticulture and landscaping. Generally, dandelion weeds (Taraxacum officinale) are a common pest and their detection is necessary for any type of removal. To address this detection issue, a cost-effective and intuitive labeling method using Heat maps is proposed for marking dandelion plant centers within perennial rye-grass. This method relies on approximate localization as opposed to pinpoint accuracy. An expandable lightweight Convolutional Neural Network (CNN) is built on a base network to generate detection output maps at two resolutions. Multiple loss functions are expanded to multi-instance predictions and their combinations are examined through ablation to assess and rank their performance. Different methods of computing standard performance metrics are also explored. Also, different backbone networks are also shown to reveal varying performance advantages. Through these methods, dandelion weed centers can consistently be located with robustness to noise and erroneous labels and with good precision. Furthermore, our method is almost entirely end-to-end. The experimental results demonstrate that our methods outperform Semantic Segmentation models in the precision of output maps while avoiding the need of intensive labeling costs. In addition, when applying Hierarchical Clustering to the segmentation maps for a complete comparison in center detection, our methods double the accuracy and do not require the manual tuning of cluster parameters. Our proposed application of soft computing can be used in the landscaping industry and adapted to other fields with relative ease. The binary classification and object detection tasks of locating dandelion plants can be extended to multi-class problems with other plants. • Dandelion centers are detected in grass with Heat maps in largely end-to-end manner. • An alternative labeling method is proposed and it proves precise and robust. • An ablation study of different loss functions’ performance is carried out. • Multiple resolution prediction outputs are tested and compared.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle