SilvaScenes: Tree Segmentation and Species Classification from Under-Canopy Images in Natural Forests
Created by
Haebom
저자
David-Alexandre Duclos, William Guimont-Martin, Gabriel Jeanson, Arthur Larochelle-Tremblay, Theo Defosse, Frederic Moore, Philippe Nolet, Fran\c{c}ois Pomerleau, Philippe Giguere
개요
산림 관리를 위한 로봇 공학에 대한 관심이 증가하고 있지만, 복잡하고 자연스러운 환경에서의 인식은 여전히 큰 걸림돌이다. 특히, 폐색, 가변 조명, 빽빽한 초목과 같은 조건은 정밀 임업, 생물 다양성 모니터링 및 임업 장비 자동화에 필수적인 자동화 시스템에 어려움을 야기한다. 이러한 작업은 개별 나무의 감지 및 세분화된 종 분류와 같은 고급 인식 기능에 의존한다. 기존 데이터세트는 도시 환경이나 제한된 수의 종에 초점을 맞추고 있어 그러한 인식 시스템을 개발하기에 부적합하다. 이에 따라, 우리는 언더캐노피 이미지에서 나무 종의 인스턴스 분할을 위한 새로운 데이터세트인 SilvaScenes를 제시한다. 캐나다 퀘벡의 5개 생물 기후 영역에서 수집되었으며, SilvaScenes는 임업 전문가의 주석과 함께 24개 종의 1476개 나무를 특징으로 한다. 우리는 인스턴스 분할을 위한 최신 딥 러닝 접근 방식을 벤치마킹하여 데이터세트의 관련성과 어려운 특성을 입증한다. 결과에 따르면 나무 분할은 쉽지만(최고 평균 정밀도 67.65%) 종 분류는 여전히 어려운 과제로 남아있다(평균 정밀도 35.69%). 데이터세트 및 소스 코드는 https://github.com/norlab-ulaval/SilvaScenes에서 사용할 수 있다.
시사점, 한계점
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시사점:
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복잡한 자연 환경에서 나무 종을 감지하고 분류하기 위한 새로운 데이터세트(SilvaScenes) 제공.