Abstract-This paper beskriver en frukträkning pipeline baserad på djupt lärande som korrekt räknar frukt i ostrukturerade miljöer. Det är svårt att få tag på tillförlitliga fruktvärden på grund av variationer i utseendet på grund av ljusförändringar och ocklusioner från bladverk och angränsande frukter. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt som använder djupt lärande för att kartlägga från indatabilder till totala fruktvärden. Rörledningen använder en anpassad crowdsourcing plattform för att snabbt märka stora datamängder. En blob detektor baserad på ett helt konvolutionsnätverk extraherar kandidatregioner i bilderna. En beräkningsalgoritm baserad på ett andra konvolutionsnätverk beräknar sedan antalet frukter i varje region. Slutligen, en linjär regression modell kartor som frukten räknar uppskattar till en slutlig frukt räkna. Vi analyserar prestandan av rörledningen på två distinkta datauppsättningar av apelsiner i dagsljus, och gröna äpplen på natten, att använda mänskliga genererade etiketter som marksanning. Vi visar också att rörledningen har en kort träningstid och presterar bra med en begränsad datamängd. Vår metod generaliserar över båda datamängderna och kan prestera bra även på mycket ockluderade frukter som är utmanande för människor att kommentera.
Den metod som införs i REF för att räkna äpplen och apelsiner använder ett fullständigt konvolutionsnätverk (FCN) för att utföra fruktsegmentering och ett konvolutionsnätverk för att uppskatta antalet frukter.
Counting Apples and Oranges With Deep Learning: A Data-Driven Approach
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}