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Wheat Spike Counting Using Regression and Localization Approaches

人工智能 计算机科学 模式识别(心理学) 回归 回归分析 Spike(软件开发) 机器学习 数学 统计 软件工程
作者
Amirhossein Zaji,Zheng Liu,Gaozhi Xiao,Pankaj Bhowmik,Jatinder S. Sangha,Yuefeng Ruan
标识
DOI:10.1109/ist50367.2021.9651407
摘要

In-field counting of wheat spike number is a determining indicator in breeder selection and yield estimation. The present article aims to quantify the wheat images via a dotted annotation dataset that can be generated more prompt than popular bounding box and semantic segmentation annotation techniques. Three different hybrid deep learning algorithms are developed by combining the ResNet-34, ResNet-50, and ResNeXt as feature extraction with UNet algorithm as upsampling. The article also examines pretraining the feature extraction on wheat spike counting performance. Additionally, the research investigates regression and localization approaches for counting the wheat spike number using deep learning models. The results indicate a significant improvement in counting performance when pretrained weights are utilized in feature extraction of deep learning models. In addition, ResNeXt-based deep learning model with pretrained weights operates more efficient than other models with MAPE of 1.56% in regression approach and 4.49% in localization approach.
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