《FruitProm: Probabilistic Maturity Estimation and Detection of Fruits and Vegetables》
⛽摘要：
传统的水果蔬菜成熟度检测通常采用离散分类方法（如未熟、成熟、过熟），这与生物成熟过程的连续性本质相悖，导致信息丢失和分类边界模糊。本文提出了一种新范式，将成熟度估计重新定义为连续的概率学习任务。我们在先进的实时目标检测器RT-DETRv2上引入了一个专用的概率头，使其能够为每个检测到的对象预测在成熟光谱上的连续分布，同时学习平均成熟状态及其相关的不确定性。
方法：
1️⃣ 范式转变：将成熟度从离散分类问题转变为连续概率估计问题。
2️⃣ 架构创新：在RT-DETRv2检测器基础上，新增一个概率预测头。
3️⃣ 输出分布：模型不仅能预测物体的成熟度均值，还能输出其不确定性（方差），为机器人决策提供置信度。
实验结果：
1️⃣ 高性能检测：在具有挑战性的大规模水果数据集上，达到了85.6%的mAP（平均精度均值）。
2️⃣ 精细评估：概率方法提供了比基于分类的方法更精细、更准确的成熟度评估。
3️⃣ 不确定性量化：模型输出的不确定性度量对机器人选择性收割等下游任务至关重要。
✨总结与展望：
这项工作提出的概率框架提供了更丰富、更符合生物学原理的植物成熟度表示。它不仅保持了卓越的检测性能，更重要的是，为现代农业中更智能、具备不确定性感知能力的自动化系统（如精准机器人收割）铺平了道路。未来的工作可以探索将此类模型应用于更广泛的农作物和复杂田间环境。
#农业科技 #AI人工智能 #目标检测 #概率模型 #精准农业
⛽摘要：
传统的水果蔬菜成熟度检测通常采用离散分类方法（如未熟、成熟、过熟），这与生物成熟过程的连续性本质相悖，导致信息丢失和分类边界模糊。本文提出了一种新范式，将成熟度估计重新定义为连续的概率学习任务。我们在先进的实时目标检测器RT-DETRv2上引入了一个专用的概率头，使其能够为每个检测到的对象预测在成熟光谱上的连续分布，同时学习平均成熟状态及其相关的不确定性。
方法：
1️⃣ 范式转变：将成熟度从离散分类问题转变为连续概率估计问题。
2️⃣ 架构创新：在RT-DETRv2检测器基础上，新增一个概率预测头。
3️⃣ 输出分布：模型不仅能预测物体的成熟度均值，还能输出其不确定性（方差），为机器人决策提供置信度。
实验结果：
1️⃣ 高性能检测：在具有挑战性的大规模水果数据集上，达到了85.6%的mAP（平均精度均值）。
2️⃣ 精细评估：概率方法提供了比基于分类的方法更精细、更准确的成熟度评估。
3️⃣ 不确定性量化：模型输出的不确定性度量对机器人选择性收割等下游任务至关重要。
✨总结与展望：
这项工作提出的概率框架提供了更丰富、更符合生物学原理的植物成熟度表示。它不仅保持了卓越的检测性能，更重要的是，为现代农业中更智能、具备不确定性感知能力的自动化系统（如精准机器人收割）铺平了道路。未来的工作可以探索将此类模型应用于更广泛的农作物和复杂田间环境。
#农业科技 #AI人工智能 #目标检测 #概率模型 #精准农业
