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AgriVision: 密に結実したブルーベリー作物における現実世界のロボット ビジョンを進歩させるためのベンチマーク データセット

Ghazal, S.、Munir, A. & Qureshi, WS スマート農業と精密農業におけるコンピューター ビジョン: 技術と応用。 農業における人工知能 (2024年)。ローチャン、K. 他。農業用ロボットの精密散布の進歩: 包括的なレビュー。 IEEEアクセス (2024年)。Muresan, H. & Oltean, M. 深層学習を使用した画像からの果物認識。 知恵の大学情報学ジャーナル 10、26–42 (2018)。 Google スカラー Yu, Y.、Zhang, K.、Yang, L.、Zhang, D. マスク rcnn に基づく非構造環境におけるイチゴ収穫ロボットの果実検出。 農業におけるコンピューターと電子機器 163、104846 (2019)。 Google スカラー…

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2025-12-17 11:57:00

  • Ghazal, S.、Munir, A. & Qureshi, WS スマート農業と精密農業におけるコンピューター ビジョン: 技術と応用。 農業における人工知能 (2024年)。

  • ローチャン、K. 。農業用ロボットの精密散布の進歩: 包括的なレビュー。 IEEEアクセス (2024年)。

  • Muresan, H. & Oltean, M. 深層学習を使用した画像からの果物認識。 知恵の大学情報学ジャーナル 10、26–42 (2018)。

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  • Yu, Y.、Zhang, K.、Yang, L.、Zhang, D. マスク rcnn に基づく非構造環境におけるイチゴ収穫ロボットの果実検出。 農業におけるコンピューターと電子機器 163、104846 (2019)。

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  • 謝、E. 。 Segformer: トランスフォーマーを使用したセマンティック セグメンテーションのためのシンプルで効率的な設計。 神経情報処理システムの進歩 34、12077–12090(2021)。

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  • Singh, R.、Khan, A.、Seneviratne, L.、Hussain, I. 3p2r ガントリー ロボットで温室内のトマトの花とつぼみを検出するための深層学習アプローチ。 科学レポート 14、20552 (2024)。

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  • アブダラ、A. 。雑草圧の高い畑の地上レベルのアブラナ画像のセマンティック セグメンテーションのための転移学習による畳み込みニューラル ネットワークの微調整。 農業におけるコンピューターと電子機器 167、105091 (2019)。

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  • ペン、H. 。 deeplabv3+ モデルを使用したライチの枝のセマンティック セグメンテーション。 イーイーアクセス 8、164546–164555(2020)。

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  • Sun, K.、Wang, X.、Liu, S. & Liu, C. セマンティック セグメンテーション ネットワークと形状制約レベル セットを使用した、リンゴ、桃、梨の花の検出。 農業におけるコンピュータとエレクトロニクス 185、106150(2021)。

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  • Chen, L.-C.、Zhu, Y.、Papandreou, G.、Schroff, F. & Adam, H. セマンティック画像セグメンテーションのための重要な分離可能な畳み込みを備えたエンコーダ-デコーダ。で 欧州コンピュータビジョン会議 (ECCV) の議事録、801–818 (2018)。

  • チャン、H. 。高解像度のリモートセンシング画像からセグフォーマーベースの綿花栽培エリアを抽出します。で 2023年 第11回農業地球情報学国際会議(農業地球情報学)、1–6 (IEEE、2023)。

  • Xu, X.、Zou, J.、Cai, J. & Zou, D. クロップ画像セグメンテーションのためのマルチスケール コンテキスト swin トランスフォーマー。で Journal of Physs: カンファレンスシリーズ、vol. 2759、012012 (IOP Publishing、2024)。

  • Shamrat、FJM、Shakil、R.、Idris、MYI、Akter、B.、Zhou、X. Fruitseg30_segmentation データセットとマスク アノテーション: 多様な果物のセグメンテーションと分類のための新しいデータセット。 データの概要 56、110821 (2024)。

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  • Gai, R.、Gao, J. & Xu, G. Hppem: ハイブリッド タスク カスケードに基づく高精度のブルーベリー クラスター表現型抽出モデル。 農学 14、1178年(2024年)。

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  • Wang, Y.、Yang, L.、Liu, X.、Yan, P. deeplabv3+ に基づく高解像度リモート センシング画像用の改良されたセマンティック セグメンテーション アルゴリズム。 科学レポート 14、9716 (2024)。

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  • Maheswari, P.、Raja, P. & Hoang, VT vgg19 アーキテクチャーの segnet を使用したトマト作物のインテリジェントな収量推定。 科学レポート 12、13601(2022)。

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  • Badrinarayanan, V.、Kendall, A. & Cipolla, R. Segnet: 画像セグメンテーションのための深い畳み込みエンコーダ/デコーダ アーキテクチャ。 パターン分析とマシンインテリジェンスに関するIEEEトランザクション 39、2481–2495 (2017)。

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  • Restrepo-Arias, JF、Branch-Bedoya, JW & Awad, G. スマート農業プラットフォーム上の画像分類: 体系的な文献レビュー。 農業における人工知能 (2024年)。

  • ムーア州リーマン 。機能豊富な深層学習アプローチを使用した、高度なドローンベースの雑草検出。 知識ベースのシステム 305、112655 (2024)。

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  • キリロフ、A. 。何でもセグメント化します。で コンピュータビジョンに関するIEEE/CVF国際会議の議事録、4015–4026 (2023)。

  • Jadon, S. セマンティック セグメンテーションの損失関数の調査。で バイオインフォマティクスおよび計算生物学における計算知能に関する 2020 IEEE 会議 (CIBCB)、1–7 (IEEE、2020)。

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  • Perera, S.、Navard, P.、Yilmaz, A. Segformer3d: 3D 医療画像セグメンテーションのための効率的なトランスフォーマー。で コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEE/CVF会議の議事録、4981–4988 (2024)。

  • Saleena, T.、Ilyas, PM、Kutty, SV 病理組織画像からの壊死組織のセマンティック セグメンテーションのためのセグフォーマー ベースのアプローチ。で 2024 分散コンピューティング、VLSI、電気回路、ロボット工学に関する IEEE 国際会議 (DISCOVER)、383–387 (IEEE、2024)。

  • Ghosh, A.、Ghosh, D.、Ghoshal, S.、Chakrabarti, A. & Sur-Kolay, S. セグフォーマー アーキテクチャを使用した椎骨のセグメンテーションとラベル付け。で コンピュータビジョンと画像処理に関する国際会議、160–171 (Springer、2023)。

  • ウィスコンシン州エルメッセリー 。セグフォーマーに基づく微生物変化のセマンティック セグメンテーション。 植物科学のフロンティア 15、1352935 (2024)。

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  • Jiang, K.、Afzaal, U.、Lee, J. 草管理のためのトランスフォーマーベースの雑草セグメンテーション。 センサー 23、65(2022)。

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  • マサチューセッツ州ラザヴィ 。高度な機械学習技術と合成データを使用して、セネガルの作物収量予測を強化します。 農業における人工知能 (2024年)。

  • Kim、TK パラメトリック統計としての T 検定。 韓国の麻酔学雑誌 68、540–546 (2015)。

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  • Islami、F. 虹彩検出のための hsv ベースの閾値処理法の実装。 コンピュータ ネットワーク、アーキテクチャ、およびハイ パフォーマンス コンピューティングのジャーナル 3、97–104(2021)。

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  • #AgriVision #密に結実したブルーベリー作物における現実世界のロボット #ビジョンを進歩させるためのベンチマーク #データセット

    執筆者について: nipponese

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