Zoom in on the Plant: Fine-grained Analysis of Leaf, Stem and Vein Instances

📄 arXiv: 2312.08805v1 📥 PDF

作者: Ronja Güldenring, Rasmus Eckholdt Andersen, Lazaros Nalpantidis

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2023-12-14

备注: Accepted at Robotics and Automation Letters (RA-L)

💡 一句话要点

提出植物叶片、茎和叶脉实例分割模型，并构建细粒度数据集RumexLeaves

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 植物表型分析 实例分割 关键点检测 农业机器人 细粒度分析

📋 核心要点

  1. 现有机器人对植物的感知能力不足，难以提取细粒度的表型信息，阻碍了农业精准机器人的应用。
  2. 论文提出一种模型，能够提取植物叶片、茎和叶脉的实例，从而实现对植物的细粒度理解。
  3. 论文构建了包含关键点引导折线标注的数据集RumexLeaves，并提出了适用于该数据集的评估指标POKS。

📝 摘要（中文）

机器人感知能力远不及人类。人类不仅具有复杂的语义场景理解能力，还能提取显著对象的细粒度内部属性。当人类观察植物时，会自然地感知植物的结构，包括其独立的叶片和分支系统。本文旨在提升农业精准机器人对植物的细粒度理解。我们开发了一个模型来提取细粒度的表型信息，例如叶片、茎和叶脉的实例。我们公开发布了数据集RumexLeaves，这是首个此类数据集，包含关键点引导的折线标注，这些折线沿着从最低茎点到叶基再到叶尖的路径。此外，我们引入了一种改进的度量标准POKS，它符合关键点引导的折线概念。在实验评估中，我们为新引入的数据集提供了基线结果，同时展示了POKS相对于OKS的优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以对植物的叶片、茎和叶脉进行精细的实例分割，无法提取关键的表型信息。这限制了机器人对植物生长状态的准确评估和精准操作，例如精准施肥和除草。现有数据集缺乏关键点引导的折线标注，无法有效评估叶脉等细长结构的分割效果。

核心思路：论文的核心思路是利用关键点引导的折线标注来提升模型对植物细长结构的分割能力。通过预测关键点的位置，并利用这些关键点生成折线，可以更准确地描述叶脉等结构的形状和位置。同时，设计新的评估指标POKS，更合理地评估分割结果的质量。

技术框架：论文提出的方法包含以下几个主要步骤：1) 数据集构建：构建包含叶片、茎和叶脉实例分割标注的数据集RumexLeaves，并为每个叶片标注关键点，生成关键点引导的折线。2) 模型训练：使用现有的实例分割模型（例如Mask R-CNN）进行训练，并根据数据集的特点进行调整。3) 模型评估：使用提出的POKS指标评估模型的分割效果。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 构建了首个包含关键点引导折线标注的植物叶片数据集RumexLeaves。2) 提出了适用于关键点引导折线标注的评估指标POKS，该指标能够更准确地评估叶脉等细长结构的分割效果。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 关键点的选择：选择叶片的关键点，例如叶基、叶尖等，以能够准确描述叶片的形状和位置。2) 折线的生成：利用关键点生成折线，并使用这些折线来指导模型的训练。3) POKS指标的设计：POKS指标考虑了预测折线与真实折线之间的距离，以及关键点预测的准确性。

📊 实验亮点

论文构建的RumexLeaves数据集包含关键点引导的折线标注，为植物细粒度分析提供了新的数据资源。提出的POKS指标在评估叶脉等细长结构的分割效果方面优于传统的OKS指标。实验结果表明，使用POKS指标训练的模型在叶脉分割方面取得了更好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于农业精准机器人领域，例如植物表型分析、精准施肥、精准除草等。通过对植物叶片、茎和叶脉的精细分割，机器人可以更准确地评估植物的生长状态，并根据需要进行精准操作，从而提高农业生产效率和质量。该研究还可应用于植物病虫害检测、植物育种等领域。

📄 摘要（原文）

Robot perception is far from what humans are capable of. Humans do not only have a complex semantic scene understanding but also extract fine-grained intra-object properties for the salient ones. When humans look at plants, they naturally perceive the plant architecture with its individual leaves and branching system. In this work, we want to advance the granularity in plant understanding for agricultural precision robots. We develop a model to extract fine-grained phenotypic information, such as leaf-, stem-, and vein instances. The underlying dataset RumexLeaves is made publicly available and is the first of its kind with keypoint-guided polyline annotations leading along the line from the lowest stem point along the leaf basal to the leaf apex. Furthermore, we introduce an adapted metric POKS complying with the concept of keypoint-guided polylines. In our experimental evaluation, we provide baseline results for our newly introduced dataset while showcasing the benefits of POKS over OKS.