基于批量参考与不同谷粒-背景比分析近红外高光谱成像在蛋白含量回归与谷物品种分类中的应用
计算机视觉与模式识别
2023-11-08 v1
摘要
基于先前工作，我们评估使用NIR-HSI图像在两个数据集上校准模型，聚焦于蛋白含量回归与谷物品种分类。有限的蛋白含量参考数据通过子采样并与批量样本关联得以扩充。然而，该方法因偏态尖峰预测分布引入显著偏差，影响PLS-R与深度CNN模型二者。我们提出调整以缓解这些偏差，改进蛋白参考预测均值。此外，我们探究谷粒-背景比对两任务的影响。较高比例带来更准预测，但校准中纳入低比例图像可增强模型在此类场景下的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2311.04042,
title = {Analyzing Near-Infrared Hyperspectral Imaging for Protein Content Regression and Grain Variety Classification Using Bulk References and Varying Grain-to-Background Ratios},
author = {Ole-Christian Galbo Engstrøm and Erik Schou Dreier and Birthe Møller Jespersen and Kim Steenstrup Pedersen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.04042},
year = {2023}
}
备注
19 pages, 17 figures