用于玉米果穗籽粒计数的提示流水线及多元回归CNN
计算机视觉与模式识别
2023-06-13 v1 人工智能
机器学习
摘要
玉米是一种高营养谷物，广泛用于人类和动物消费，也是生物燃料工业的原料。这凸显了在当季精确量化玉米粒产量的重要性，有助于商业化过程、运营化和关键决策。考虑到玉米籽粒计数的人工成本，我们在本工作中提出了一种名为提示（hinting）的新型预处理流水线，其将模型注意力引导至玉米籽粒中心，并使深度学习模型在给定玉米果穗一侧图像时获得更好性能。此外，我们提出了一种多元CNN回归器，其优于单一回归结果。实验表明，所提方法优于当前人工估计，分别取得MAE为34.4和R2为0.74，而人工估计对应为35.38和0.72。
引用
@article{arxiv.2306.06553,
title = {Hinting Pipeline and Multivariate Regression CNN for Maize Kernel Counting on the Ear},
author = {Felipe Araújo and Igor Gadelha and Rodrigo Tsukahara and Luiz Pita and Filipe Costa and Igor Vaz and Andreza Santos and Guilherme Fôlego},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.06553},
year = {2023}
}