農業における密集シーン解析のためのディープラーニング応用：レビュー

ディープラーニング（DL）は最先端の機械学習技術であり、コンピュータビジョン、バイオインフォマティクス、自然言語処理などの分野で優れた性能を示しています。特に現代の画像処理技術として、DLは物体検出、セマンティックセグメンテーション、シーン解析などのさまざまなタスクに成功裏に適用されています。しかし、現実世界の密集したシーンの増加に伴い、重度の遮蔽や小さい物体サイズのために、密集シーンの解析は特に困難になっています。これらの問題を克服するため、近年DLは密集シーンへの適用が増加しており、密集した農業シーンにも使われ始めています。本レビューの目的は、農業における密集シーン解析のためのDLの応用を探ることです。テーマをより良く説明するため、まず農業における密集シーンの種類と課題を説明します。次に、これらの密集シーンで使われるさまざまな人気の深層ニューラルネットワークを紹介します。そして、認識と分類、検出、計数および収量推定を含む様々な農業タスクにおけるこれらの構造の応用を包括的に紹介します。最後に、レビューしたDL応用、制限点、農業における密集画像解析の将来の課題をまとめます。