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CNN-Based Tree Species Identification from Bark Image

机译:基于CNN的树种从树皮图像识别

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摘要

This paper proposes a convolutional neural network (CNN)-based tree species identification method from bark image.The proposed method uses the well-known CNN model. The difficulty of our problem is to use a special tree image inwhich a colorful tag is stick on the bark. The tag is irrelevant to the species. In order to recognize with CNN, it isnecessary to extract a region (ROI) excluding the tag. Thus, this paper proposes a ROI extraction method. Extracted ROIis fed to CNN. We evaluated the proposed method with six tree species. We carried out the evaluation experiment withvarious conditions, and found an optimal condition for our problem.
机译:本文提出了一种来自树皮图像的卷积神经网络(CNN)的树木物种识别方法。该方法使用众所周知的CNN模型。我们问题的难度是使用特殊的树图像哪个五颜六色的标签粘在树皮上。标签与物种无关紧要。为了识别CNN,它是提取排除标签的区域(ROI)所必需的。因此,本文提出了ROI提取方法。提取的ROI.被送往CNN。我们用六种树种评估了所提出的方法。我们进行了评估实验各种条件,发现我们问题的最佳条件。

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