No/VOL: 05/2024 Page no. 286
Authors: Maciej Jurewicz , Bartosz Świderski , Jarosław Kurek :
Title: Zastosowanie algorytmu Mask R-CNN do wykrywania jabłek i segmentacji semantycznej
Abstract: Artykuł ten przedstawia zastosowanie algorytmu Mask R-CNN do wykrywania i semantycznej segmentacji jabłek, mając na celu zwiększenie automatyzacji w sektorze rolniczym. Pomimo rosnącego wykorzystania technik uczenia głębokiego w zadaniach detekcji obiektów, ich stosowanie w kontekstach rolniczych, szczególnie w wykrywaniu i semantycznej segmentacji owoców, pozostaje stosunkowo niezbadane. Niniejsze badanie ocenia wydajność algorytmu Mask R-CNN poprzez serię eksperymentów numerycznych, wykorzystując metryki takie mIoU, wynik F1, dokładność oraz analizę macierzy pomyłek. Nasze wyniki wykazały, że model Mask R-CNN był skuteczny w wykrywaniu i segmentacji jabłek z dużą dokładnością, osiągając mIoU wynoszące 0.551, wynik F1 równy 0.704 oraz dokładność 0.957. Jednakże zidentyfikowano również obszary potencjalnych ulepszeń, takie jak zmniejszenie fałszywie negatywnego wskaźnika modelu. To badanie dostarcza wglądów w zastosowanie algorytmów uczenia głębokiego w sektorze rolniczym, torując drogę do bardziej wydajnych i zautomatyzowanych systemów zbierania owoców.
Key words: jabłka, detekcja obiektów, segmentacja semantyczna, MASK R-CNN