A Brief Analysis of the Iterative Next Boundary Detection Network for Tree Rings Delineation in Images of Pinus taeda

要約

この研究では、Gillert らによって提案された INBD ネットワークを紹介します。
CVPR-2023 では、スマートフォンでキャプチャされたテダマツの断面の RGB 画像 (UruDendro データセット) で年輪を描写するためのアプリケーションを研究しています。この画像は、メソッドのトレーニングに使用された画像とは異なる特性を持つ画像です。
INBD ネットワークは 2 段階で動作します。まず、バックグラウンド、ピス、およびリングの境界をセグメント化します。
第 2 段階では、画像が極座標に変換され、年輪の境界が髄から樹皮まで繰り返しセグメント化されます。
どちらのステージも U-Net アーキテクチャに基づいています。
このメソッドは、評価セットで 77.5 の F スコア、0.540 の mAR、および 0.205 の ARAND を達成します。
実験のコードは https://github.com/hmarichal93/mlbrief_inbd で入手できます。

要約(オリジナル)

This work presents the INBD network proposed by Gillert et al. in CVPR-2023 and studies its application for delineating tree rings in RGB images of Pinus taeda cross sections captured by a smartphone (UruDendro dataset), which are images with different characteristics from the ones used to train the method. The INBD network operates in two stages: first, it segments the background, pith, and ring boundaries. In the second stage, the image is transformed into polar coordinates, and ring boundaries are iteratively segmented from the pith to the bark. Both stages are based on the U-Net architecture. The method achieves an F-Score of 77.5, a mAR of 0.540, and an ARAND of 0.205 on the evaluation set. The code for the experiments is available at https://github.com/hmarichal93/mlbrief_inbd.

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