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

要約

本研究では、CVPR-2023においてGillertらによって提案されたINBDネットワークを紹介し、スマートフォンで撮影されたPinus taedaの断面のRGB画像（UruDendroデータセット）において、木の年輪を画定するための応用を研究する。INBDネットワークは2段階で動作する。まず、背景、髄、輪の境界をセグメンテーションする。第2段階では、画像が極座標に変換され、リング境界が髄から樹皮まで反復的にセグメンテーションされる。両ステージともU-Netアーキテクチャに基づいている。本手法は評価セットにおいて、77.5のFスコア、0.540のmAR、0.205のARANDを達成した。実験のコードはhttps://github.com/hmarichal93/mlbrief_inbd。

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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