利用语义分割对木薯根坏死进行评分
图像与视频处理
2020-05-17 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
木薯是非洲许多地区的主要粮食作物,主要受木薯褐条病(CBSD)影响。该病害侵染块根,症状包括淀粉组织中黄色/棕色、干燥、软木状坏死。木薯育种者目前依赖视觉检查,基于相当主观的定性评分对根坏死进行打分。本文提出一种利用深度卷积神经网络与语义分割自动进行根坏死评分的方法。我们的实验表明,UNet 模型以高精度完成该任务,在测试集上达到 0.90 的平均交并比(IoU)。该方法通过对木薯根横截面的坏死与非坏死像素进行分割与分类,无需任何额外特征工程,即可对根横截面坏死评分使用定量度量。
引用
@article{arxiv.2005.03367,
title = {Scoring Root Necrosis in Cassava Using Semantic Segmentation},
author = {Jeremy Francis Tusubira and Benjamin Akera and Solomon Nsumba and Joyce Nakatumba-Nabende and Ernest Mwebaze},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.03367},
year = {2020}
}
备注
15 pages, 5 figures. Accepted as a poster in The 1st International Workshop and Prize Challenge on Agriculture vision: Challenges & Opportunities for Computer Vision In Agriculture in conjunction with IEEE/CVF CVPR 2020