植株计数-密度估计-从高分辨率RGB图像中快速实现高通量植物计数

发布时间:2024年01月03日

TasselNetv2+

该存储库包含TasselNetv2+用于植物计数的官方实现,详见论文:

TasselNetv2+: A Fast Implementation for High-Throughput Plant Counting from High-Resolution RGB Imagery

《植物科学前沿》, 2020

郝路 和 曹志国

亮点

  • 高效: TasselNetv2+的运行速度比TasselNetv2快一个数量级,在单个GTX 1070上在1980×1080的图像分辨率上约为30fps;
  • 有效: 与其对应的TasselNetv2相比,它重新训练了相同水平的计数精度;
  • 易于使用: 预训练的植物计数模型包含在该存储库中。

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安装

代码已在Python 3.7.4和PyTorch 1.2.0上进行了测试。请按照官方说明配置您的环境。查看requirements.txt中的其他所需包。

准备数据

小麦穗计数

  1. Google Drive(2.5 GB)下载小麦穗计数(WEC)数据集。我已重新组织了数据,该数据集的归属权属于此存储库
  2. 解压缩数据集并将其移动到./data文件夹中,路径结构应如下所示:
$./data/wheat_ears_counting_dataset
├──── train
│    ├──── images
│    └──── labels
├──── val
│    ├──── images
│    └──── labels

玉米雄穗计数

  1. Google Drive(1.8 GB)下载玉米雄穗计数(MTC)数据集。
  2. 解压缩数据集并将其移动到./data文件夹中,路径结构应如下所示:
$./data/maize_counting_dataset
├──── trainval
│    ├──── images
│    └──── labels
├──── test
│    ├──── images
│    └──── labels

高粱穗计数

  1. Google Drive(152 MB)下载高粱穗计数(SHC)数据集。该数据集的归属权属于此存储库。我只使用了具有点状注释的两个子集。
  2. 解压缩数据集并将其移动到./data文件夹中,路径结构应如下所示:
$./data/sorghum_head_counting_dataset
├──── original
│    ├──── dataset1
│    └──── dataset2
├──── labeled
│    ├──── dataset1
│    └──── dataset2

推断

运行以下命令以在WEC/MTC/SHC数据集上重现我们在TasselNetv2+上的结果:

sh config/hl_wec_eval.sh

sh config/hl_mtc_eval.sh

sh config/hl_shc_eval.sh
  • 结果保存在路径./results/$dataset/$exp/$epoch中。
epoch: 470, mae: 5.50, mse: 10.03, relerr: 32.37%, relerr10: 14.67%, r2: 0.8778
epoch: 480, mae: 5.52, mse: 10.09, relerr: 33.53%, relerr10: 14.71%, r2: 0.8753
epoch: 490, mae: 5.96, mse: 10.62, relerr: 30.87%, relerr10: 16.10%, r2: 0.8741
epoch: 500, mae: 5.58, mse: 10.22, relerr: 29.42%, relerr10: 15.37%, r2: 0.8765
best mae: 5.09, best mse: 9.06, best_relerr: 33.81, best_relerr10: 14.09, best_r2: 0.8880
overall best mae: 5.09, overall best mse: 8.95, overall best_relerr: 28.17, overall best_relerr10: 14.09, overall best_r2: 0.9062

训练

运行以下命令以在WEC/MTC/SHC数据集上训练TasselNetv2+:

sh config/hl_wec_train.sh

sh config/hl_mtc_train.sh

sh config/hl_shc_train.sh

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使用自己的数据集

要在自己的数据集上使用此框架,您可能需要:

  1. 使用点状注释标记您的数据。我推荐使用VGG Image Annotator
  2. 生成像gen_trainval_list.py示例中的训练/验证列表;
  3. 按照hldataset.py中的示例代码编写您的数据加载器;
  4. 计算训练集上RGB的均值和标准差;
  5. hltrainval.py中的dataset_list中创建一个新条目;
  6. 按照./config中的示例创建一个新的your_dataset.sh,并根据需要修改超参数(例如,批量大小,裁剪大小)。
  7. 训练和测试您的模型。玩得开心:)

引用

如果您发现这项工作或代码对您的研究有用,请引用:

@article{lu2020tasselnetv2plus,
  title={TasselNetV2+: A fast implementation for high-throughput plant counting from high-resolution RGB imagery},
  author={Lu, Hao and Cao, Zhiguo},
  journal={Frontiers in Plant Science},
  year={2020}
}

@article{xiong2019tasselnetv2,
  title={TasselNetv2: in-field counting of wheat spikes with context-augmented local regression networks},
  author={Xiong, Haipeng and Cao, Zhiguo and Lu, Hao and Madec, Simon and Liu, Liang and Shen, Chunhua},
  journal={Plant Methods},
  volume={15},
  number={1},
  pages={150},
  year={2019},
  publisher={Springer}
}
文章来源:https://blog.csdn.net/qq_36315683/article/details/135354472
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