Nová studie s názvem ‚A Multiscale Point-Supervised Network for Counting Maize Tassels in the Wild‘ představuje revoluční přístup založený na hlubokém učení pro počítání květenství kukuřice. Technika známá jako Multiscale Lite Attention Enhancement Network (MLAENet) využívá bodové anotace k vytvoření hustotních map různých měřítek. Zahrnuje moduly pro extrakci příznaků, strategii pozornosti a inovativní techniku up-samplingu k zlepšení kvality hustotních map.
MLAENet byl důkladně testován na dvou veřejných sbírkách dat a výsledky jsou ohromující. Překonává stávající metody v termínech přesnosti počítání a rychlosti inference, dokonce i při složitých výzvách jako je různá velikost květenství a složité pozadí. Tato nová technika dosahuje dokonalé rovnováhy mezi rychlostí a přesností, což ji činí vynikající pro aplikace v reálném čase, což je klíčové v dnešní rychle se rozvíjející technologické krajině zemědělství.
Výzkumný tým stojící za MLAENet použil kombinaci nástrojů PyTorch, CUDA a hardwaru NVIDIA ve svém experimentálním nastavení. Také využili techniky jako je gaussovské filtrování a adaptivní stanovení parametrů k zlepšení výkonu. Přesnost modelu byla vyhodnocena pomocí metrik jako Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), korelační koeficient (R) a Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE). Model ukázal vysokou přesnost a robustnost v situacích s různými měřítky.
Tato průkopnická studie byla publikována v prestižním časopise Plant Phenomics v říjnu 2023. Byla to společná snaha výzkumníků z Nanjing Forestry University, University of Warwick a Nanjing Agriculture University. Docent Xijian Fan z Nanjing Forestry University, respektovaný odborník v oblasti zpracování obrazu, počítačového vidění a rozpoznávání vzorů, sehrál významnou roli při vedení tohoto průkopnického výzkumu.
Vývoj MLAENet představuje významný průlom v technologii počítání plodin. S jejími pokročilými možnostmi a vynikajícím výkonem je tato technika hlubokého učení připravena změnit způsob, jakým jsou počítána květenství kukuřice, a otevírá nové možnosti pro precizní zemědělství a řízení plodin.
The source of the article is from the blog yanoticias.es