数据增强语义分割和作物杂草分类
卷积神经网络(CNN)等深度学习方法已成为解决农业机器人中作物和杂草分类问题的流行方法。然而，为了获得满意的性能并避免过拟合，训练深度神经网络通常需要数千幅标记图像。这导致了语义分割中繁琐的像素标记。在本文中，我们基于数据增强的最新发展，并进一步利用该概念对农作物和杂草进行语义分割和分类。具体而言，我们提出了一种新的数据增强框架，该框架基于随机图像裁剪与修补(random image crop and patch, RICAP)方法，该方法最初是为了增强数据而设计的，用于泛型图像分类。该框架对原始的RICAP进行了新的改进，使其能够有效地用于语义分割任务的数据增强。我们对来自不同农场的两个数据集进行了评估。综合的实验评估和消融研究表明，所提出的框架可以有效地提高分割精度，对原始RICAP的增强实际上有助于提高性能。平均而言，在Narrabri数据集上，与传统的数据增强(随机翻转、旋转和颜色抖动)相比，该方法将深度神经网络的平均精度和平均并集交点(IOU)分别从91.01提高到94.02和63.59提高到70.77。波恩数据集分别为97.99 ~ 98.51和74.26 ~ 77.09。本文还讨论了该方法的局限性，特别是在有大量训练数据的情况下。
1. Introduction
机器人在精准农业中的应用最近成为一个热门话题。在农业应用中部署机器人有可能显著降低传统上由人类完成的重复活动的劳动力成本。研究人员一直试图自动化的农业任务包括但不限于除草(McCool等人，2018年;Su等人，2021年)、植物检测和产量估算(Chlingaryan等人，2018年)、化肥或农药应用(Mortensen等人，2018年)。
具体来说，在植物水平的精确除草和施肥领域，机器人需要根据其自带相机获取的图像对作物和杂草进行分类。这就形成了一个语义分割问题，最近有人提出
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