Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,464,316
Dense Multi-Scale Convolutional Network for Plant Segmentation
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Thi Hoang Yen Tran, Tran Dang Khoa Phan
Nơi đăng:
Journal IEEE Access;
S
ố:
Volume 11;
Từ->đến trang
: 82640 - 82651;
Năm:
2023
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
Plant segmentation is a critical task in precision agriculture as related to crop management and weed treatment. Plants can exhibit very large scale changes, which presents great challenge for accurate crop/weed segmentation. Recent works have shown that multi-scale features are useful to segment objects with different scales. In this work, we propose a Dense Multi-scale Convolutional Network (DMSCN) for pixel-wise crop/weed segmentation. Our network has an encoder-decoder structure. The encoder comprises of a Dense Convolutional Network (DCN) and a Dense Multi-Scale Atrous Pooling (DMSAP) module. DCN is composed of standard and atrous convolutions with dense connections. The architecture of DCN allows the encoder to increase the density of feature maps while avoiding signal decimation due to the dimension reduction. The proposed DMSAP connects a set of standard and atrous convolutional layers with different dilation rates in a densely cascaded manner. DMSAP is able to capture features with dense scale sampling and large receptive field. A simple yet effective decoder is used to refine the segmentation results by combining high and low-level features of the encoder. Extensive experiments are performed on four crop/weed datasets. One of these datasets was collected and annotated by us. We conduct an ablation study to show the advantages of different modules of DMSCN. The comparative study demonstrates the advantages of our model compared with the previous methods in terms of accuracy and complexity.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn