Oct, 2023

Hierarchical Mask2Former: 农作物、杂草和叶片的全景分割

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TL;DR机器视觉技术在农业等多个领域的精细分析有潜力进行转型。本文提出了一种层次式全景分割方法，用于同时识别植物生长的指标和图像中的杂草，并在此基础上探索了使该架构更紧凑适用于时间和计算受限应用的方法。通过更紧凑的架构，推理速度提升了 60％，PQ 得分降低不到 1％。
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发现论文，激发创造
  • 基于 SAM 的作物与杂草竞争层级全景分割解决方案

    农业中的全景分割是一种先进的计算机视觉技术，提供了对农田组成的全面理解，旨在应对农业中的各种任务，如作物和杂草分割、植物全景分割和叶子实例分割。本研究提出了一种方法，将实例分割模型（SAM）的有效性与目标检测模型（DINO 和 YOLO-v8）的输入相结合，以解决 PhenoBench 数据集上作物和杂草层次全景分割的挑战。在比赛的评估指标下，我们的最佳模型获得了 81.33 的 PQ + 得分。

    Sep, 2023

  • Panoptic One-Click 分割：应用于农业数据

    本研究提出了一种精准农业方法，采用弱监督学习技术和点击输入，提出一种高效准确的离线工具 —— 全景一键分割法，它可以在降低标注数据成本的同时，有效地定位和分割所有的作物对象。在糖菜和玉米图像数据上的表现表明，我们的方法不仅与传统的一键分割法比拼，而且训练速度更快，使得我们能够将众多的边缘标记转化为面标记，从而有效地提高了模型的性能

    Mar, 2023

  • 用连续卷积网络和顺序信息实现精准农业中稳健的作物和杂草检测

    通过卷积神经网络加入空间信息作为特征，实现了在复杂环境下农田杂草与作物的自动分割识别，并在实验中取得了优异的结果。

    Jun, 2018

  • 基于 CNN 背景知识的精准农业机器人实时作物和杂草语义分割

    本文针对以减少除草剂使用量为目标的精准农业机器人的需要，提出了一种利用 RGB 数据进行基于 CNN 的作物分割和背景分类的方法，该方法利用植被指数实现实时分类，并且通过少量训练数据，可以在陌生的地块上进行有效的重新训练。在德国和瑞士的不同领域进行了实地测试，结果显示该系统的泛化能力很好，可在约 20Hz 的速度下进行在线操作，适合实际的农业生产。

    Sep, 2017

  • 农业中多样数据集集成学习改进作物与杂草检测

    现代农业依靠特定场地管理实践，需要准确检测、定位和量化农作物和杂草，可以通过深度学习技术实现。本研究提出了一种新颖的集成框架，利用不同的农作物和杂草模型以及可训练的元架构来结合它们的输出，从而在未知测试数据上显著提高了甘蓝作物和科冷草杂草的性能。经过消融研究的验证，证明了我们提出的模型的有效性。此外，我们还提出了两个用于比较的新颖数据集。

    Oct, 2023

  • 半监督杂草检测用于快速部署和提高效率

    该论文介绍了一种半监督杂草检测的新方法，通过利用计算机视觉和深度学习进行自动化杂草检测，该方法在农业领域中具有较好的应用潜力和实际可行性。

    May, 2024

  • weedNet：利用多光谱图像和微飞行器进行密集语义杂草分类的智能农业

    本文介绍了一种使用编码器 - 解码器串联卷积神经网络进行密集语义杂草分类的方法，以通过微型飞行器收集的多光谱图像减少损害周围植物的可靠而精确的杂草检测，训练不同数量通道的模型并在嵌入式 GPU 系统中进行部署。

    Sep, 2017

  • 基于图像时间序列的作物分类映射：使用多尺度标签层次结构的深度学习

    本文旨在通过分类卫星图像时间序列来绘制农作物的地图，开发了一种利用专家知识的农作物分类方法，并将三级标签层次结构编码至卷积循环神经网络中，该神经网络能够同时学习罕见珍贵类别在更宏观层次上的特征表示，提高了细粒度分类的性能，并能够根据置信度和农业实践需求进行输出调整。在新的公共数据集 ZueriCrop 上的实验表明，相比于其他基于不平衡类分布的方法，该分层式卷积循环神经网络模型的分类性能至少提高了 9.9 个百分点。

    Feb, 2021

  • 提高所有尺度全景分割

    本研究提出使用基于作物的训练策略进行图像分割，解决了 GPU 内存消耗问题，同时通过引入新的注重剪裁平衡的边界框回归损失和数据采样增强策略以改善多尺度下的泛化，将该方法应用于 MVD、Indian Driving 和 Cityscapes 数 据集中，取得了 + 4.5％ PQ 和 + 5.2％ mAP 的最新成果。

    Dec, 2020

  • 植物自动选择性清除中的挑战

    利用多光谱影像和人工智能的先进技术，本论文研究自动植物分割、可持续林业中植物清理的问题，提出了一种适应各种天气条件、植物变异、地形和杂草的自主系统。

    Apr, 2024