Designing optimal object detection networks for detecting damages to canola kernels
Notice bibliographique
Résumé
Canola is an essential Canadian crop that generated a revenue of $14.4 B from its export in the 2022 fiscal year. To consistently export the best quality canola and set the correct pricing that truly reflects the grade, it is crucial to invest in reliable, high speed, and accurate grading technologies. Leveraging the current progress in Artificial Intelligence algorithms, this research proposes a comprehensive end-to-end system to detect damage to canola kernels and grade them. The proposed system comprises an accelerated sample preparation setup, custom-built specialized AI models, and an edge-AI microprocessor for in-field use. This thesis mainly focuses on the development of specialized neural networks to accurately detect damaged canola seeds as it is the most complex part of the system. Two foundational object detection networks, You Only Look Once (YOLO) version 5 and version 7 were optimized to be compatible with resource-constrained hardware environments. The aim of developing the two optimal networks was to mitigate trade-offs among speed, accuracy, cost, and model size, thereby creating a more balanced and optimized network. Several architectural design options were explored to compress the network structure of the two models in terms of size and cost yet retain or improve the metrics of accuracy and inference speed. The results from the design choices indicate that reconstructing YOLOv5 with ShuffleNet as the backbone reduces its size and cost and increases the inference speed but negatively affects the detection accuracy. Replacing the Convolutional Blocks present in the Spatial Pyramid Pooling Cross Stage Partial and all the Efficient Layer Aggregation Network modules of YOLOv7 with the Ghost Convolutional Network and adding two Convolutional Block Attention Modules improves both mean average precision metric compared to the parent model and reduces the size and cost. To prepare the samples faster, a semi-automatic option was adopted and its effect on dataset quality and the overall time required was also studied. This study is a first step toward developing a commercially viable canola grading system.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».