使用 RGB 图像的叶斑病检测
计算机视觉与模式识别
2022-05-03 v1
摘要
焦枯病是一种真菌病害，在玉米叶片上表现为一系列含有孢子的黑色圆形斑点。焦枯病已被证明是一种显著降低作物产量的病害。为了量化病害进展，专家通常必须目视表型分析植株叶片。这一过程非常耗时，且难以纳入任何高通量表型系统。深度神经网络可在具备充足真值的情况下提供快速、自动化的焦枯病检测。然而，手动标注图像中的焦枯病斑点作为真值同样繁琐且耗时。在本文中，我们首先描述一种使用自动化图像分析工具生成真值图像、随后用于训练 Mask R-CNN 的方法。我们展示 Mask R-CNN 可有效用于检测叶表面特写图像中的焦枯病斑点。我们还展示 Mask R-CNN 也可用于整片叶片的田间图像，以捕获焦枯病斑点数量及病害感染的叶片面积。
引用
@article{arxiv.2205.00952,
title = {Leaf Tar Spot Detection Using RGB Images},
author = {Sriram Baireddy and Da-Young Lee and Carlos Gongora-Canul and Christian D. Cruz and Edward J. Delp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.00952},
year = {2022}
}