通过快速工程,单独对连续交织的果树进行细分
Herearii Metuarea1,2, François Laurens2, Walter Guerra3
1Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes (LARIS), Université d'Angers, 49000 Angers, France.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 14, 2025
概括
这项研究引入了一种新的计算机视觉技术,用于在果园中对单个果树进行细分. 通过使用基础模型的快速工程,它可以实现高精度,而无需大量的数据注释.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 园艺作物如果树的高通量表型化对于育种和品种测试至关重要.
- 由于复杂的照明和交织在一起的树枝,在密集的果园中准确地对单个树木进行细分是具有挑战性的.
- 传统的监督学习方法需要大量的注释数据,限制了可扩展性.
研究的目的:
- 开发一种高效且可扩展的方法,在复杂的果园环境中对单个果树进行细分.
- 探索使用快速工程与零射击工厂细分的基础模型的使用.
- 减少对农业计算机视觉任务的大型注释数据集的依赖.
主要方法:
- 用零射击设置使用分段任何模型 (SAM) 和其变体的提示工程.
- 实现了一个YOLOv11模型来检测果树的树干.
- 在检测到的树干上方放置一个钻石形提示符,以指导SAM进行树木细分.
主要成果:
- 达到了97%的行李箱检测率.
- 在REFPOP数据集上获得了70%的Dice分,在没有事先培训的公共数据集上获得了84%.
- 已证明的性能与监督方法和非提示基础模型相比或超过.
结论:
- 快速引导的基础模型为农业中的植物细分提供了可扩展和注释效率高的解决方案.
- 这种方法具有很大的潜力,可以在复杂的现场条件下推进表型.
- 开发的方法有效地解决了在密集的果园环境中对单个树木进行细分的挑战.
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