■論文読んだ

Automatic classification of trees using a UAV onboard camera and deep learning

https://arxiv.org/abs/1804.10390

やったこと

Ecologyの研究には、情報科学の世界で研究されている画像解析の技術を使えば解決可能なものがある。著者らは、この一つである植物の分布の計測を試みている。具体的な解決方法は、UAVデータから撮影した画像データを元に、木々の種類を識別する分類器を作成である。手順として、最初に、UAVから画像と高度データを著者自らが撮影を行った。次にそのデータから学習用の教師データをいくつかの手順を踏んで作成する。この手順は、さらなる研究を行う際にも適用が可能である。結果、識別器は良い識別性能をだしている(Model1で83.1%)。前処理として、画像を切り分けて分類器にかけなければならないという点は未解決である。

しつもん

Introduction

• システムの必要要件はなに？

Methods

• Remote Sensing Data
  • 画像ごとに80%のoverlapがある状態で撮影を行い、orthomosaic photoを使って、1枚の画像に再構成したということ？
  • GCPs(https://www.borg.media/groundcontrolpoint-2017-12-08/)を10点で計測するのは、なんのため？なんのaccuracyが上がるの？
  • a digital elevation model はなにのための物？地表の物体が地面から何メートルのところにあるかを計測するためのもの？説明がない。

• UAV photography (orthomosaic photo)この２つは別の物のはずなので、同じように書くべきではないのでは？
  • UAV photographyは生データのことで、
  • orthomosaic photo は加工データのことですよね？

• 2.3.1. Object-Based Tree Crown Segmentation
  • slope modelがなになのかがわからない。
  • 2行目、cellとはなにか？pixelのこと？
  • なぜ木々の境界がはっきりするのかがわからない。高低差を元になにかの処理をなにかにしているということ？
  • Multiresolution Segmentationは何を元に何を識別しているの？画像に対して木々の境界がpolygonになって表示されるということ？
  • Figure 1の各段階にどのようなデータなのか、描画してほしい。
• 2.3.2. Ground Truth Label Attachment to Tree Crown Map
  • eCognition softwareは何を行うものなのか？色を元に、近傍をsegmentationするのか？
    • (1)まず最初に、手動で何があるかをおおよそ指定して、(2)eCognition softwareにかけてやると、教師データを元に、他のデータも識別する。(3)ミスを人間が見つけ、修正を行ったということ？(Grab Cutの手法に近い)

• 2.3.3. Each Tree Image Extraction with Ground Truth Label
• 2.4. Deep Learning
  • 抜き出した木以外の領域は何で塗りつぶしたのか？単色？
  • 塗りつぶした色によって学習結果が変わるはず。
  • なぜ、これだけ良いデータを収集して識別のタスクを行ったのか？segmentation のタスクを行うべきだ(SegNetなどの利用をしない理由は？)
  • GoogleLeNetのrandom seed がNoneになっているのは、どういう意味？

• Results
  • 1段落目は、具体的なデータを語らずに良い結果が得られたと言ってますが、なんのデータ？
  • さらに、Resultsで突然データを増やしたと書かれているけど、どうやって増やしたのか？なぜ記述がないのか？
  • Ise 2018への引用はついていないが、Referenceには記述してあるのは、なぜですか？
  • model2がどのように作成されたのかがわかりません。
  • 木以外の領域を塗りつぶして、画像データを作成するため、切り分けの仕方（木の伸び形状）によって学習が進んでいる可能性がある。
    • 木の領域を単色で塗りつぶして識別器にかけると、正しく認識されてしまうのでは？
    • 木の領域の長軸と短軸の特徴で分類かのうなのでは？

• Discussion
  • model2が92.7%の精度でclass4を識別すると書いてありますが、データがアリません。tableには91.95%となっています。
  • システムの必要要件を満たすのか記述するべき。コストが抑えられていても、必要要件を満たせていないシステムになっていませんか？

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