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基于深度、半监督和集成学习的小麦穗检测原始框架

基于深度、半监督和集成学习的小麦穗检测原始框架

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:植物表型资讯
  • 发布时间:2020-11-12 06:10
  • 访问量:

【概要描述】

基于深度、半监督和集成学习的小麦穗检测原始框架

【概要描述】

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:植物表型资讯
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本文提出了一种应用于全球小麦穗检测数据集的新型目标检测方法。为了设计出一个新颖、稳健的小麦穗检测模型,我们设计了两种主要的目标检测体系结构:FasterRCNN和EfficientDet。另外,我们还进行了广泛的探索性数据分析,并根据实际背景采用了最佳的数据增强技术。例如,利用半监督学习来增强先前的有监督目标检测模型。此外,为了获得更高的性能,我们在集成上下了很大的功夫。最后,使用特定的后处理技术来优化小麦穗检测结果。

 

数据转换技术和伪标记在框架总体mAP上的性能

 

在训练模型的过程中,我们以一定的概率将每个变换应用于每个图像

 

该结果已提交,以解决由GWHD数据集发起的研究挑战,该数据集由来自七个国家的九个研究机构牵头。本文提出的方法在上述挑战中排名前6%。

 

整个框架针对不同设计步骤的性能

 

来源:

Fourati F, Souidene W, Attia R. An original framework for Wheat Head Detection using Deep, Semi-supervised and Ensemble Learning within Global Wheat Head Detection (GWHD) Dataset. arXiv:2009.11977。

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