Dernière publication de l'équipe EMMAH-CAPTE

Une publication de Mario Serouart vient de paraitre dans la revue Plant Phenomics

Serouart et al ont développé l'approche SegVeg (pour la segmentation sémantique des images RVB en trois classes (arrière-plan, vert et végétation sénescente). Ceci est réalisé en deux étapes : un modèle U-net est d'abord formé sur un très grand ensemble de données pour séparer la végétation entière de l'arrière-plan.

Les pixels de végétation verte et sénescente sont ensuite séparés à l'aide de SVM, une technique d'apprentissage automatique superficielle, entraînée sur une sélection de pixels extraits d'images.