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J-GLOBAL ID：202202212271125947   整理番号：22A0901011

Kメディアンクラスタリングと改良型YOLOv4-Tinyネットワークを用いたバンドルログエンドのための検出アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A detection approach for bundled log ends using K-median clustering and improved YOLOv4-Tiny network

著者 (4件)： Lin Yaohai (College of Computer and Information Sciences, Fujian Agriculture and Forest University, 350002 Fuzhou, China) ,  Cai Ruixing (College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, 350116 Fuzhou, China) ,  Lin Peijie (College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, 350116 Fuzhou, China) ,  Cheng Shuying (College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, 350116 Fuzhou, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 194  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 対数取引において,正確な測定ログ体積は経済的利益に直接関係する。通常,木材の同じバッチの長さは比較的固定されているが,ログエンドの形状およびサイズは異なる。したがって,ログエンドのサイズ,形状および密度の変動性,および洗練されたシナリオは,バンドルログエンド画像からのログ検出に対する大きな課題をもたらす。さらに,バンドルログエンド画像における多数のログは,単一ログによって占められたより少ない画素に帰着して,それは小さなログ端部を検出するのに不可欠である。バンドルログエンド画像から各ログを正確に検出するために,K-中央値クラスタリングに基づくログ検出の新しいアプローチと改良Youle Look(YOLO)v4-Tinyネットワークを開発した。特定の方法は次の通りである。(1)ログサイズ,形状およびその分布の特性を考慮して,K-中央値クラスタリング法を用いて,ログ端部のためのより一貫した検出ボックスを達成するために,マルチスケールアンカーボックスのより適切なサイズを選択した。(2)YOLOv4-Tinyネットワークの検出スケールは3に増加して,空間ピラミッドプール(SPP)モジュールは,小さなログエンドのような小さな目標のために特徴抽出の能力を強化するために追加した。(3)スクイーズと励起(SE)に基づく自己注意機構は,ネットワークの深い構造に挿入されて,それは,対数端部と予測ボックスのセンターの誤差収集をもたらすかもしれない高次元ノイズを除くために,関連専門知識なしで閾値を自動的に決定する。実験テストセットにおけるYOLOv4-Tinyの精度,RecallおよびF1スコアは,それぞれ91.87%,94.91%および0.93であり,一方,3つの指標は,提案モデルを用いることによって,それぞれ93.97%,95.34%および0.95に改善した。さらに,著者らのモデルの結合(CIoU)損失に関する完全な交差は2.46であり,5.07のYOLOv4-Tinyと比較して51.48%減少し,著者らのモデルの予測ボックスがターゲット境界ボックスに近いことを意味した。その結果,実験結果は,提案した方式の性能がYOLOv4-Tinyネットワークのものより良いことを証明した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  閾値 ,  励起 ,  *ネットワーク ,  木材 ,  特徴抽出 ,  *クラスタ化 ,  画素 ,  取引 ,  機構 ,  高次元 ,  対数
準シソーラス用語： マルチスケール ,  経済的利益 ,  クラスタリング法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バンドルログエンド検出 ,  YOLOv4-Tiny ,  Kメディアンクラスタリング ,  空間ピラミッドプーリング ,  スクイーズと励起

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)