ブドウ果粒検出の評価用画像データセットの構築
| Language | Japanese |
|---|---|
| Type | Proceedings of Japanese Conferences |
| Authors | Kaiun Omura, Yuzuko Utsumi, Yuka Miwa, Masakazu Iwamura, Koichi Kise |
| Title | ブドウ果粒検出の評価用画像データセットの構築 |
| Journal | Computer Vision and Image Media |
| Vol. | 2021-CVIM-226 |
| Presentation number | 35 |
| Pages | pp.1-5 |
| Number of pages | 5 |
| Location | オンライン開催 |
| Reviewed | Not reviewed |
| Date | May 2021 |
| Research fields | Object Recognition, Plant image processing |
| URL | https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=211186&item_no=1&page_id=13&block_id=8 |
| Key | Omura2021_CVIM (id=1838) |
Abstract
日本のブドウ生産は年々減少している．この原因として，高齢化による栽培者の減少とブドウ栽培作業の数の多さ，困難さが挙げられる．そこで，我々は，ブドウの栽培支援を目的として，摘粒支援システムを開発している．このシステムの評価のためには，画像上からの実の検出位置精度の評価が必要であるが，ブドウの実の画像とその位置を評価するためのデータセットは我々の知る限り存在していない．そのため，本研究では，摘粒支援システムの評価用データセットを作成する．このデータセットは，3210枚のブドウ画像とブドウの実の中心位置情報から成り，ブドウの画像から実の中心位置を検出する手法を評価できる．データセットの難易度を評価するため，従来研究でブドウの実の検出に成功していた深層学習以前に提案されていたRoscherらの手法を適用し，ブドウの実の中心位置検出の精度評価を行った．実験の結果，一部のブドウの実のみ検出することができたが，多くのブドウの実の検出には失敗した．このことから，提案データベースのタスクは，深層学習以前の手法に対して難しいことが明らかとなった．
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