RootPainter: deep learning segmentation of biological images with corrective annotation

注释 计算机科学 卷积神经网络 人工智能 深度学习 分割 软件 模式识别(心理学) 人工神经网络 过程(计算) 机器学习 操作系统 程序设计语言
作者
Abraham George Smith,Eusun Han,Jens Petersen,Niels Alvin Faircloth Olsen,Christian Giese,Miriam Athmann,Dorte Bodin Dresbøll,Kristian Thorup‐Kristensen
出处
期刊:New Phytologist [Wiley]
卷期号:236 (2): 774-791 被引量:86
标识
DOI:10.1111/nph.18387
摘要

Convolutional neural networks (CNNs) are a powerful tool for plant image analysis, but challenges remain in making them more accessible to researchers without a machine-learning background. We present RootPainter, an open-source graphical user interface based software tool for the rapid training of deep neural networks for use in biological image analysis. We evaluate RootPainter by training models for root length extraction from chicory (Cichorium intybus L.) roots in soil, biopore counting, and root nodule counting. We also compare dense annotations with corrective ones that are added during the training process based on the weaknesses of the current model. Five out of six times the models trained using RootPainter with corrective annotations created within 2 h produced measurements strongly correlating with manual measurements. Model accuracy had a significant correlation with annotation duration, indicating further improvements could be obtained with extended annotation. Our results show that a deep-learning model can be trained to a high accuracy for the three respective datasets of varying target objects, background, and image quality with < 2 h of annotation time. They indicate that, when using RootPainter, for many datasets it is possible to annotate, train, and complete data processing within 1 d.
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