计算机视觉系列-全球小麦检测Kaggle比赛学习笔记（7）

全球小麦检测-你能用图像分析帮助识别麦穗吗？

打开你的储藏室，你可能会发现一些小麦制品。事实上，你的早餐吐司或谷类食品可能依赖于这种普通谷物。它作为一种食品，使小麦得到广泛的研究。为了获得全球范围内麦田的大量准确数据，植物科学家们使用了“麦穗”的图像检测技术，麦穗位于含有谷物的植物顶部。这些图像被用来估计不同品种小麦头部的密度和大小。可以利用这些数据来评估健康和成熟度，作出相关决策。

然而，在室外田间图像中准确的检测小麦头部在视觉上具有挑战性。图像中的小麦植株可能重叠，风可以照片变得模糊。两者都使识别单个麦穗头部变得困难。此外，麦穗外观因成熟度、肤色、基因型和头部取向而异。由于小麦是世界范围内种植的，必须考虑不同的品种、种植密度、模式和田间条件。为小麦表型建立的模型需要在不同的生长环境中进行推广。当前的检测方法包括单阶段和两阶段检测器（Yolo V5、RCNN）。全球小麦头部数据集由来自7个国家的9个研究机构领导：东京大学、国家农业研究所、食品与环境研究所、Arvalis、ETHZ、萨斯喀彻温大学、昆士兰大学、南京农业大学和Rothamsted research。许多机构也加入了这些机构的行列，包括全球粮食安全研究所、DigitAg、Kubota和Hiphen。 本文是全球小麦检测Kaggle比赛学习笔记