Новая стратегия расширения наборов данных корней in situ с использованием CycleGAN

Исследование корневой системы in situ важно для изучения фенотипов и динамики корней. Методы сегментации на основе глубокого обучения требуют больших размеченных вручную наборов данных, создание которых трудоёмко.

Plant Phenomics опубликовал работу "Стратегия расширения набора данных корней in situ на основе улучшенного генератора CycleGAN".

Исследование представляет новый метод расширения наборов данных in situ с помощью улучшенного генератора CycleGAN и метода разделения фона на основе пространственных координат. Этот подход решает проблему вариации пикселей фона и превосходит традиционные методы пороговой сегментации по скорости, точности и стабильности.

Метод также позволяет включать в изображения корней различные питательные среды, повышая универсальность набора данных. Эксперименты на платформе RTX 3060 12 GB + 16 GB показали, что применение сети Improved_UNet к расширенному набору данных дало улучшение ключевых метрик:

• mIOU (среднее пересечение по объединению): +0.63%
• F1-score: +0.41%
• Точность (accuracy): +0.04%

Обобщающая способность модели показала ещё более значительный рост.

Выводы подчёркивают потенциал стратегии для улучшения анализа корневых систем. Дальнейшая работа будет направлена на достижение более реалистичного моделирования за счёт вариативности освещения и типов почвы.