4雑草データ集合:注釈付き画像雑草データセット【JST・京大機械翻訳】

Aggarwal Varun; Ahmad Aanis; Etienne Aaron; Saraswat Dharmendra

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217445047370 整理番号：22P0323577

4雑草データ集合:注釈付き画像雑草データセット【JST・京大機械翻訳】

4Weed Dataset: Annotated Imagery Weeds Dataset

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発行年： 2022年03月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

雑草は作物に対する主要な脅威であり,世界中の作物収量の低減の原因となる。それらのマイナス効果を緩和するために,圃場を通してのそれらの広がりを防止するために,季節初期にそれらを正確に同定するのは有利である。伝統的に,農家は手作業場に頼り,異なる雑草に除草剤を適用する。しかしながら,初期成長段階の間,雑草と作物間の混乱は容易である。最近,深層学習に基づく雑草同定は,雑草と作物間の重要な識別可能な特徴を学習できる畳み込みニューラルネットワークに依存する,深い学習が一般的になっている。しかし,訓練ロバスト深層学習モデルは大きな画像データセットへのアクセスを必要とする。したがって,早期の雑草データセットを圃場条件下で取得した。データセットは159のCocklebur画像,139のFoxtail画像,170の赤根Pigweed画像,およびトウモロコシとダイズ生産システムに見られる4つの一般的雑草種に対応する150のGiant Ragweed画像から成り,トウモロコシとダイズ畑内の雑草を正確に位置決めし,同定できる画像分類と物体検出深学習ネットワークの両方を訓練するためのデータセットを作成した。(https://osf.io/w9v3j/)。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

雑草による植物被害 , 図形・画像処理一般

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