【笔记】Comparison of Object Detection and Patch-Based Classification Deep Learning Models on Mid- to La
《Comparison of Object Detection and Patch-Based Classification Deep Learning Models on Mid- to Late-Season Weed Detection in UAV Imagery》
期刊: Remote Sensing
部门: Department of Biological Systems Engineering, University of Nebraska-Lincoln
作者: Arun Narenthiran Veeranampalayam Sivakumar
背景
中后期草害，可以为来年生成很多杂草的种子，由于与作物在水分、光照、空间等方面造成竞争，是一种严重威胁农业生产的胁迫。
创新点
很多人都是做前期草害的识别检测，很少涉及影响更严重的后期草害。对比两种目标检测算法，最后与小块分类算法做对比。
数据获取
设备: DJI Matrice 600
相机: Zenmuse X5R (RGB)
照片: 4608 × 3456 pixels (0.5cm/px)
飞行高度: 20m
拍摄地点: Site 1 on 2 July 2018 and site 2 on 12 July 2018
数据处理
去掉重叠的无人机影像
将原始图片切分为12小块，尺寸为1152 × 1152 px
打框标注450张照片
训练集：测试集=9:1
分类网络
使用健康和杂草两类图像，对Mobilenet v2进行迁移学习，前10次迭代调整最后的分类层权重，后10次迭代调整整个网络的权重。总共迭代20次。
检测网络
Faster RCNN效果好，SSD速度快，所以对比这两个算法。
Inception v2, Mobilenet v2, Resnet 101, VGG可以用作特征选择器。其中发现Inception v2和 Mobilenet v2速度快，其中Inception v2效果更好，所以选他作为特征选择器。
识别效果
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