Table ng mga Links Abstract at 1 Introduction 
 
 
 
 Mga Material at Mga Metodiko Results at Diskusiya Konklusyon at mga reference 3 Mga Resultado at Diskusiya Gayunpaman, ang mga resulta na nakuha sa pamamagitan ng paggamit ng publicly available TreeLearn checkpoint nang walang karagdagang pagsasanay ay ginagamit bilang isang baseline (Tabula 3). kahit na kapag fin-tuning ang modelo na may out-of-domain data data (UAV, coniferous dominated), ang mga aspeto ng pagsasanay ng instance sa pagitan ng F1-scoring ay mas mataas na mula sa 93.98% hanggang 96.25%. Sa halimbawa ng pag-detection ng isang tree (one FP) at semantic segmentation (99.41%), ang modelo ay lumikha ng isang maliit na mas mababa kaysa sa baseline data (UAV, coniferous dominated). Gayunpaman, ang mga aspeto na ito ay mas mahalaga kaysa sa mga kaso ng pagsasanay ng segmentation. Halimba 4 Konklusyon Sa dokumento na ito, inirerekomenda namin ang deep-learning-based tree segmentation method TreeLearn na may data mula sa iba't ibang mga domain at sistematically na-evaluate ang kanyang test performance. Nagpakita na ang isang modelo na inirerekomenda sa out-of-domain coniferous dominated UAV point clouds ay maaaring generalize sa deciduous dom Iningatan ng mga data ng MLS point clouds. Ang mga resulta ng kalidad ay nagpapakita na ang pagsasanay na eksklusibong may mga data ng mataas na resolusyon, kahit na pagbutihin ang pagganap sa domain na ito, ay nagdadalang sa mababang generalization sa mga setting ng mga segmentong UAV na may mababang resolusyon (Fig. 2). Ang pagganap ng data ng UAV kasama ang data ng mataas na resolusyon sa panahon ng pagsasanay ay binubuo ang problema na ito. Ito ay nagpatuloy sa pangunahing katangian ng isang malaking database ng pagsasanay upang makakuha ng mga modelo na magagamit sa isang iba't-ibang iba't-ibang mga domain. Upang i-enrich ang mga magagamit na forest point clouds, ang mga data ng mga labeled tree mula sa mga nakaraang Ang mga resulta ng pananaliksik na ito ay maaaring tinatanggap bilang mga preliminary evidence para sa potensyal ng deep learning upang makakuha ng mga pangkalahatang mga paraan ng pag-segmentasyon ng mga batang. Habang ang mga paraan na ito ay batay sa mataas na kalidad na labeled forest data, maraming mga nakaraang mga trabaho ay nakilala ang kinakailangan na ito sa pamamagitan ng magbigay ng publicly available datasets. Dahil sa mabilis na pag-unlad ng mga paraan ng deep learning at ang pagkakaroon ng higit pa at higit pa ng mataas na kalidad na labeled data, kami ay naghahanap ng deep-learning-based tree segmentation na maging isang mas malakas na tool. Sa pagitan ng mga tradisyonal na mga pamamaraan ng segmentation, ang mga paraan na ito ay maaaring malaman ang mga patakaran ng pag-segmentasyon ang reference Andrew Burt, Mathias Disney, at Kim Calders. Pag-extract ng mga individual na mga batang mula sa lidar point clouds gamit ang treeseg. Methods Ecol. Evol., 10(3):438–445, 2019. doi: https://doi.org/10.1111/ 2041-210x.13121. Kim Calders, Hans Verbeeck, Andrew Burt, Niall Origo, Joanne Nightingale, Yadvinder Malhi, Phil Wilkes, Pasi Raumonen, Robert GH Bunce, at Mathias Disney. Ang laser scanning ay nagpapakita ng potensyal na subestimation ng biomass carbon sa temperate forest. Ecological Solutions and Evidence, 3(4): e12197, 2022. GreenValley International. Lidar360 point cloud post-processing software, 2022. URL https: //greenvalleyintl.com/LiDAR360. I-accessed: 26.10.2022. Jonathan Henrich, Jan van Delden, Dominik Seidel, Thomas Kneib, at Alexander Ecker. Treelearn: Ang isang komprehensibong paraan ng pag-aaral para sa pag-segmentasyon ng mga individual na mga buto mula sa forest point clouds. arXiv preprint arXiv:2309.08471, 2023. Li Jiang, Hengshuang Zhao, Shaoshuai Shi, Shu Liu, Chi-Wing Fu, at Jiaya Jia. Pointgroup: Dualset point grouping para sa 3d instance segmentation. In Proc. IEEE/CVF conf. comput. vis. Pattern recognit., p. 4867–4876, 2020. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr42600.2020.00492. Karel Kuzelka, Martin Slavık, at Peter Surovy. Very high density point clouds mula sa uav laser ` scanning para sa automatic tree stem detection at direct diameter measurement. Remote Sensing, 12 (8):1236, 2020. Ilya Loshchilov at Frank Hutter. Sgdr: Stochastic gradient descent with warm restarts, 2016. Ilya Loshchilov at Frank Hutter. Disconnected weight decay regularization, 2017. Stefano Puliti, J Paul McLean, Nicolas Cattaneo, Carolin Fischer, at Rasmus Astrup. Pag-estimatize ng trajectory ng tagumpay ng mga batang gamit ang mga data ng uni-temporal uav laser scanning at deep learning. Forestry, 96(1):37-48, 2023a. Stefano Puliti, Grant Pearse, Peter Surovy, Luke Wallace, Markus Hollaus, Maciej Wielgosz, at ` Rasmus Astrup. Halimbawa: isang uav laser scanning benchmark dataset para sa semantic at instance segmentation ng mga individual na mga batang. arXiv prepr. arXiv:2309.01279, 2023b. doi: https://doi.org/10. 1109/ccdc52312.2021.9602282. Si Charles R Qi, Or Litany, Kaiming He, at si Leonidas J Guibas. Mukhang hough voting para sa 3d object detection sa point clouds. In proc. IEEE/CVF Int. Conf. Comput. Vis., pp. 9277–9286, 2019. doi: https://doi.org/10.1109/iccv.2019.00937. Andreas Tockner, Christoph Gollob, Ralf Kraßnitzer, Tim Ritter, at Arne Nothdurft. Automatic tree crown segmentation gamit ang dense forest point clouds mula sa personal laser scanning (pls). Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinformation, 114:103025, 2022. doi: https://doi.org/10.1016/j.jag.2022. 103025. Jan Trochta, Martin Krcek, Tomas Vrska, at Kamil Kral. 3D Forest: Isang application para sa mga paglalarawan ng mga tridimensional na mga strukturong forest gamit ang terrestrial LiDAR. PloS one, 12(5):e0176871, 2017. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176871. Sa paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng paglipas ng pag Martin Wieser, Gottfried Mandlburger, Markus Hollaus, Johannes Otepka, Philipp Glira, at Norbert Pfeifer. Isang kaso na pananaliksik ng laser na pag-scan para sa pagmamay-ari ng diameter ng batang batang. Remote Sensing, 9(11):1154, 2017. B. Xiang, T. Peters, T. Kontogianni, F. Vetterli, S. Puliti, R. Astrup, at K. Schindler. Para sa katunayan na pag-segmentasyon ng mga instance sa malaking mga punto ng lidar. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 10:605–612, 2023. doi: https://doi.org/10. 5194/isprs-annals-X-1-W1-2023-605-2023. 
 
 
 
 ang mga author: (1) Jonathan Henrich, Chair of Statistics and Econometrics, Faculty of Economics, University of Gottingen, Germany (jonathan.henrich@uni-goettingen.de) (2) Jan van Delden, Institute of Computer Science, University of Gottingen Germany (jan.vandelden@uni-goettingen.de). Authors: (1) Jonathan Henrich, Chair of Statistics and Econometrics, Faculty of Economics, University of Gottingen, Germany (jonathan.henrich@uni-goettingen.de) (2) Jan van Delden, Institute of Computer Science, University of Gottingen Germany (jan.vandelden@uni-goettingen.de). 
 
 Ang dokumento na ito ay magagamit sa archiv sa ilalim ng lisensya ng CC by-SA 4.0 Deed (Attribution-Sharealike 4.0 International). Ang papel na ito ay Sa ilalim ng CC by-SA 4.0 Deed (Attribution-Sharealike 4.0 International) lisensya. available on arxiv Available sa archive

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Instancing.TECH

Pioneering instance management, driving innovative solutions for efficient resource utilization, and enabling a more sus

Instancing's blog

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Ikaw lamang ang mas mahusay sa counting trees

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

Hosting a DNS domain on the blockchain

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

Hosting a DNS domain on the blockchain

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps