К автоматическому определению колосьев с помощью искусственного интеллекта
Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ), дроны и цифровые камеры расширяют возможности точного земледелия. Одна из сложных задач — автоматический подсчёт колосьев на изображениях, где растения образуют плотные, перекрывающиеся и нерегулярные паттерны.
Основная проблема — трудоёмкость ручной разметки тысяч изображений для обучения моделей глубокого обучения.
Исследователи под руководством доцента Линглин Джин из Университета Саскачевана (Канада) предложили инновационный метод, описанный в журнале Plant Phenomics. Вместо ручной аннотации они создали синтетический размеченный датасет.
Методология:
- Запись видео реального пшеничного поля и фоновых сцен.
- Ручная разметка небольшого числа кадров с пшеницей для выделения колосьев.
- Генерация тысяч синтетических изображений для обучения: "вырезанные" колосья вручную размещались на фоновых кадрах.
Модель на основе кастомизированной архитектуры U-Net дообучалась с помощью техник адаптации домена. Это позволило улучшить её работу на реальных изображениях с разных полей, несмотря на обучение преимущественно на синтетических данных.
Тестирование на открытом датасете показало значительный прирост точности. Как отмечает Джин: "Наш подход установил — и с большим отрывом в производительности — новую модель высшего класса для сегментации колосьев пшеницы".
Предложенная методика не ограничивается пшеницей. По словам Джин, она может быть применена для сегментации органов других культур или молекулярных компонентов на микроскопических изображениях, где присутствуют похожие плотные повторяющиеся паттерны объектов.