Individual Tree Crown Segmentation Based On Yolov5n-Seg Using High-Resolution Satellite Images Of Tropical Rainforests
Notice bibliographique
Résumé
In this work, the segmentation of individual tree crowns (ITC) based on YOLOv5n-seg model in tropical rainforests was explored using a high-resolution satellite remote sensing image covering the Wuzhishan area of the Hainan Tropical Rainforest National Park, China. This was carried out based on the collection on the Google Earth platform and deep learning. The experimental results showed that the YOLOv5n-seg model outperformed the Mask R-CNN in several metrics. Specifically, the precision, recall, and F1-score of YOLOv5n-seg were 87.0%, 79.3%, 83.2%, respectively, which were slightly higher than those of Mask R-CNN. The mean average precision (mAP) including mAP50 and mAP50-95 of YOLOv5n-seg were 90.3% and 57.6%, respectively, which were significantly higher than those of Mask R-CNN. Additionally, the YOLOv5n-seg method also showed significantly advantages in much lighter in model parameters and much lower computational complexity over Mask R-CNN.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».