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植物器官计数的无监督域适应

植物器官计数的无监督域适应

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:植物表型资讯
  • 发布时间:2020-10-12 06:10
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【概要描述】

植物器官计数的无监督域适应

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  • 作者:PhenoTrait
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监督学习通常用于图像目标计数,但是对于小的、密集的目标,所需图像注释会很麻烦。基于图像的植物表型计数-植物器官计数就属于此类别。由于不同实验条件,植物图像数据集领域会发生显著变化,这对植物图像目标计数提出了进一步挑战,例如,将一个带注释的室内植物图像数据集用于室外图像,或用于不同植物物种。

 

所提出的领域对抗性神经网络由两个网络组成,在Conv1和Conv8之间共享权重

 

本文提出了一种区域对抗式学习方法,用于目标密集的图像估计区域自适应,以达到目标计数的目的。该方法没有假设源数据集和目标数据集之间分布完全一致,这使得它能更广泛地适用于一般目标计数和植物器官计数。两个不同目标计数任务(小麦小穗、叶片)的评估表明,在不同类别的域转移(从室内到室外图像以及从物种到物种的适应)中,目标数据集的性能是一致的。

 

小麦小穗计数实验的示例图像

 

叶片计数实验的示例图像

 

来源:

Ayalew T, Ubbens J, Stavness I. Unsupervised Domain Adaptation For Plant Organ Counting. arXiv:2009.01081.

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