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Vegetation Segmentation in Cornfield Images Using Bag of Words

机译:使用单词袋在玉米田图像中进行植被分割

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摘要

We provide an alternative methodology for vegetation segmentation in cornfield images. The process includes two main steps, which makes the main contribution of this approach: (a) a low-level segmentation and (b) a class label assignment using Bag of Words (BoW) representation in conjunction with a supervised learning framework. The experimental results show our proposal is adequate to extract green plants in images of maize fields. The accuracy for classification is 95.3 % which is comparable to values in current literature.
机译:我们为玉米田图像中的植被分割提供了一种替代方法。该过程包括两个主要步骤,这是该方法的主要贡献:(a)低级细分;(b)使用单词袋(BoW)表示法结合监督学习框架进行类标签分配。实验结果表明,我们的建议足以提取玉米田图像中的绿色植物。分类的准确度为95.3%,可与当前文献中的数值相媲美。

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