Abstract-Sselektiv ogräsbekämpning är en av de viktigaste utmaningarna inom området robotteknik inom jordbruket. För att utföra denna uppgift, en gård robot bör kunna exakt upptäcka växter och att skilja dem mellan gröda och ogräs. De flesta lovande state-of-the-art metoder använder sig av utseende-baserade modeller som är utbildade på stora kommenterade dataset. Tyvärr, skapa stora jordbruksdataset med pixel-nivå kommentarer är en extremt tidskrävande uppgift, faktiskt bestraffa användningen av data-drivna tekniker. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att föreslå ett nytt och effektivt tillvägagångssätt som syftar till att dramatiskt minimera det mänskliga ingripande som krävs för att utbilda detekterings- och klassificeringsalgoritmer. Tanken är att procedurmässigt generera stora syntetiska träningsdata som randomiserar de viktigaste egenskaperna i målmiljön (dvs. grödor och ogräsarter, typ av jord, ljusförhållanden). Mer specifikt, genom att justera dessa modellparametrar, och utnyttja några verkliga texturer, är det möjligt att göra en stor mängd realistiska vyer av ett konstgjort jordbruksscenario utan ansträngning. De genererade uppgifterna kan användas direkt för att träna modellen eller för att komplettera verkliga bilder. Vi validerar den föreslagna metoden genom att använda en modern djupinlärningsbaserad bildsegmenteringsarkitektur som testbädd. Vi jämför de klassificeringsresultat som erhållits med hjälp av både verkliga och syntetiska bilder som träningsdata. De rapporterade resultaten bekräftar effektiviteten och potentialen i vår strategi.
Under tiden, Di Cicco et al. REF genererar ett stort syntetiskt dataset för att utbilda en modell som upptäcker sockerbetsgrödor och ogräs.
Automatic Model Based Dataset Generation for Fast and Accurate Crop and Weeds Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}