芒果树网 - 用于语义分割和芒果树的单个冠检测的完全卷积网络

作者：Vikas Agaradahalli Gurumurthy,Ramesh Kestur,Omkar Narasipura

摘要：本文提出了一种高分辨率航空影像中芒果树语义分割的方法，以及一种利用分割输出对芒果树进行个体冠检测的新方法。芒果树网是一种完全卷积神经网络（FCN），使用监督学习训练，以使用无人驾驶飞行器（UAV）获取的图像中的芒果树进行语义分割。所提出的网络被重新训练以在分割输出中分离触摸/重叠树冠。基于轮廓的连通对象检测在重新训练的网络的分段输出上执行。使用连接对象的坐标在原始图像上绘制边界框以实现单独的冠部检测。训练数据集由8,824个大小为240 x 240的图像块组成。使用分别包含36和4个图像的测试数据集测试该方法的分割和单个冠检测任务的性能。使用标准度量精度，召回率，f1分数和准确度来分析性能。获得的结果证明了所提出的方法的稳健性，尽管诸如尺度，遮挡，光照条件和周围植被等因素的变化。

原文标题：Mango Tree Net -- A fully convolutional network for semantic segmentation and individual crown detection of mango trees

原文链接：https://arxiv.org/abs/1907.06915