Open masato1004 opened 1 year ago
@Toshiki-Keio
- エッジ処理edgeとEnphasisで被っている
- より性能の高いEnphasisを採用
- 植生指数は複数ある
- ダミーとしてRGBVIを採用。他の二つは精度高く出てるが、ARLISS環境には植物はないので、植生指数はあまり多くなくて良いと思いました
- RGとGBはあまり精度が良くない
- 消してもいいかもしれないと思いました。ただそうなるとなぜRBだけ考えてるんですかって言われそうなのが不安。
- もしかするとRB,GB,RG全て消してもいいのかもしれないとも感じた。
- 従来でいうenphasis(Laplacian)のみ使用しようと思います
- ARLISSでも一部突然草が生えているところも存在するそうなので、少なくともvari,rgviのどちらかは入っていた方がいいと思ってます
- R,G,Bの全てが特徴画像に含まれているためRG,RB,GBは確かに消しても問題はなさそうな気がしますが、むしろ全て入れる手もあります
現段階で使用する予定の特徴画像
使用特徴画像 1 R 2 B 2 G 3 HSV 4 Laplacian
(enphasis)5 IOR 6 GRVI 7 RGBVI 8 RG? 9 RB? 10 GB?
使用する特徴画像 | |
---|---|
1 | R |
2 | B |
3 | G |
4 | RB |
5 | RG |
6 | GB |
7 | Laplacian (enphasis) |
8 | HSV |
9 | RGBVI |
10 | IOR |
ARLISSにおいて使用する特徴画像の決定
本issueのモチベーション
特徴画像を14種類に増やすのではなく、事前学習の特徴量の時刻歴を見ることによって数を絞りつつ使用する特徴画像を決定したい
$\mathrm {VARI} = (g-r)/(g+r-b)$
$\mathrm {RGBVI} = (g×g-r×b)/(g×g+r×b)$
$\mathrm {GRVI} = (g-r)/(g+r)$
$\mathrm {IOR} = r / b$
ARLISSで使用する10種特徴画像の候補(井上)
時刻歴画像リンク:特徴画像別事前学習特徴量時刻歴
選定基準
本来は定量的な評価を行いたいところだがとりあえず目視
<<独断と偏見による10特徴量>>