Zoom in on the Plant: Fine-grained Analysis of Leaf, Stem and Vein Instances

要約

ロボットの知覚は人間の能力には程遠いです。
人間は、複雑な意味論的なシーンを理解するだけでなく、顕著なオブジェクトの詳細な内部プロパティを抽出します。
人間が植物を見るとき、個々の葉や枝分かれシステムによる植物の構造を自然に認識します。
この研究では、農業用精密ロボットの植物理解の粒度を向上させたいと考えています。
私たちは、葉、茎、葉脈などの詳細な表現型情報を抽出するモデルを開発します。
基礎となるデータセット RumexLeaves は一般公開されており、葉の基部に沿った最も低い茎の点から葉の頂点までの線に沿って続くキーポイント ガイド付きポリライン アノテーションを備えたこの種のデータセットとしては初めてのものです。
さらに、キーポイント ガイド付きポリラインの概念に準拠した適応メトリック POKS を導入します。
実験評価では、OKS に対する POKS の利点を示しながら、新しく導入したデータセットのベースライン結果を提供します。

要約(オリジナル)

Robot perception is far from what humans are capable of. Humans do not only have a complex semantic scene understanding but also extract fine-grained intra-object properties for the salient ones. When humans look at plants, they naturally perceive the plant architecture with its individual leaves and branching system. In this work, we want to advance the granularity in plant understanding for agricultural precision robots. We develop a model to extract fine-grained phenotypic information, such as leaf-, stem-, and vein instances. The underlying dataset RumexLeaves is made publicly available and is the first of its kind with keypoint-guided polyline annotations leading along the line from the lowest stem point along the leaf basal to the leaf apex. Furthermore, we introduce an adapted metric POKS complying with the concept of keypoint-guided polylines. In our experimental evaluation, we provide baseline results for our newly introduced dataset while showcasing the benefits of POKS over OKS.

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