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A study on automated radish growth monitoring based on SOLOv2 Segmentation method

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    ICNGC 2025 The 11th International Conference on Next Generation Computing 2025 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.31-34
  • 저자
    Wenqi Zhang, Sufyan Danish, L. Minh Dang, Yue Zhang, Yanan Wang, Seongwook Lee, Hyeonjoon Moon
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A478453

원문정보

초록

영어
The phenotypic characteristics of plants, including their length and width, are key indicators for evaluating growth status. In this study, we propose a robust framework for radish phenotype evaluation based on an improved SOLOv2 instance segmentation algorithm and a dataset of 1100 annotated images. The enhanced model enables precise segmentation of radish components, facilitating accurate measurement of leaf and root size. Furthermore, we integrate a Channel–Spatial Attention Module (CSAM) into the feature extraction stage to optimize the backbone, and incorporate soft attention mechanisms into the Feature Pyramid Network (FPN) to enhance its representation capability. Experimental evaluations show that the improved SOLOv2 model achieves an average segmentation accuracy of 94.3%. The proposed system significantly reduces the labor and time required by traditional measurement methods.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. METHODOLOGIES
A. Backbone
B. FPN with the soft-attention module
IV. EXPERIMENTS
A. Dataset
B. Compare With the Other Model
C. Robust Radish Segmentation Analysis
V. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

키워드

Deep learning Computer vision Plant recognition Segmentation

저자

  • Wenqi Zhang [ Department of Computer Science & Engineering Sejong University Seoul,Republic of Korea ]
  • Sufyan Danish [ Department of Computer Science & Engineering Sejong University Seoul,Republic of Korea ]
  • L. Minh Dang [ Department of Computer Science & Engineering Sejong University Seoul,Republic of Korea ]
  • Yue Zhang [ Department of Computer Science & Engineering Sejong University Seoul,Republic of Korea ]
  • Yanan Wang [ Department of Computer Science & Engineering Sejong University Seoul,Republic of Korea ]
  • Seongwook Lee [ Department of Artificial Intelligence Data Science Sejong University Seoul,Republic of Korea ]
  • Hyeonjoon Moon [ Department of Computer Science & Engineering Sejong University Seoul,Republic of Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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