Фенотипирование растений на основе глубокого обучения с использованием Mask RCNN
Автор: NC State ECE
Загружено: 2020-05-01
Просмотров: 1166
Описание:
Часть виртуального симпозиума ECE 542 (весна 2020 г.)
Наш проект в основном сосредоточен на выявлении фенотипических признаков, таких как количество листьев и воротничков у растений. Изображения растений были вручную аннотированы с помощью графического интерфейса MATLAB. Данные были сгенерированы в формате COCO в виде JSON-файла. Предлагаемая реализация основана на Mask R-CNN. Здесь ResNet101 используется в качестве базовой сети, а финальная модель получена путем обучения модели в течение 50 эпох с 500 шагами на эпоху и скоростью обучения 0,001. Выходные данные модели представлены в виде ограничивающей рамки для обнаружения объектов, маски, класса, указывающего на лист или воротничок, уровня уверенности и количества обнаруженных листьев и воротничков. Значения mAP получены для различных пороговых значений IoU, превышающих 0,5, и приведены потери при валидации и обучении в зависимости от количества эпох. Для окончательной модели при пороговом значении IoU 0,5 было получено значение mAP 0,335, а количество обнаруженных листьев и воротников было сравнено с истинными данными, и результаты оказались многообещающими.
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке:
![Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]](https://imager.clipsaver.ru/QI7oUwNrQ34/max.jpg)
![Загадка, в которую невозможно поверить, даже если знаешь ответ [Veritasium]](https://imager.clipsaver.ru/wWQ9YdreY9c/max.jpg)
![Как работают очки ночного видения? [Veritasium]](https://imager.clipsaver.ru/qIbMPHTXnAU/max.jpg)
![Самая простая нерешённая задача — гипотеза Коллатца [Veritasium]](https://imager.clipsaver.ru/QgzBDZwanWA/max.jpg)
