KDOSS-net: Knowledge distillation-based outpainting and semantic segmentation network for crop and weed images
Notice bibliographique
Résumé
Weed management plays a crucial role in increasing crop yields. Semantic segmentation, which classifies each pixel in an image captured by a camera into categories such as crops, weeds, and background, is a widely used method in this context. However, conventional semantic segmentation methods rely solely on pixel information within the camera’s field of view (FOV), hindering their ability to detect weeds outside the visible area. This limitation can lead to incomplete weed removal and inefficient herbicide application. Incorporating information beyond the FOV in crop and weed segmentation is therefore essential for effective herbicide usage. Nevertheless, existing research on crop and weed segmentation has largely overlooked this limitation. To address this issue, we propose the knowledge distillation–based outpainting and semantic segmentation network (KDOSS-Net) for crop and weed images, a novel framework that enhances segmentation accuracy by leveraging information beyond the FOV. KDOSS-Net consists of two parts: the object prediction–guided outpainting and semantic segmentation network (OPOSS-Net), which serves as the teacher model by restoring areas outside the FOV and performing semantic segmentation, and the semantic segmentation without outpainting network (SSWO-Net), which serves as the student model, directly performing segmentation without outpainting. Through knowledge distillation (KD), the student model learns from the teacher’s outputs, which results in a lightweight yet highly accurate segmentation network that is suitable for deployment on agricultural robots with limited computing power. Experiments on three public datasets—Rice seedling and weed, CWFID, and BoniRob—yielded mean intersection over union ( mIOU ) scores of 0.6315, 0.7101, and 0.7524, respectively. These results demonstrate that KDOSS-Net achieves higher accuracy than existing state-of-the-art (SOTA) segmentation models while significantly reducing computational overhead. Furthermore, the weed information extracted using our method is automatically linked as input to the open-source large language and vision assistant (LLaVA), enabling the development of a system that recommends optimal herbicide strategies tailored to the detected weed class.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».