Data Structure ?
3.2G
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
このデータセットには、作物と雑草の幼苗の画像が 5,539 枚含まれています。上の図に示すように、画像は 12 のカテゴリに分けられています。これらのカテゴリは、デンマークの農業における一般的な植物種を表しています。各クラスには、植物の異なる成長段階を示す RGB 画像が含まれています。画像のサイズは様々で、すべて PNG 形式です。
このデータセットの V1 バージョンは、植物幼苗分類の Kaggle のプレイグラウンドコンペティションで使用されました。これは V2 バージョンです。V1 の一部のサンプルには複数の植物が含まれていました。データセットの作成者は、現在、それらのサンプルを削除しました。
引用
論文: A Public Image Database for Benchmark of Plant Seedling Classification Algorithms
https://arxiv.org/abs/1711.05458
謝辞
このデータセットを公開してくれたオーフス大学工学部のコンピュータビジョンと信号処理グループに深く感謝します。
https://vision.eng.au.dk/plant-seedlings-dataset/
インスピレーション
このデータセットを使用して、作物と雑草の幼苗を分類するモデルを構築します。
地元の農業コミュニティで作物と雑草の幼苗画像のデータセットを作成する学校または大学のプロジェクトを開始します。次に、あなたのデータセットに基づいて雑草検出モデルを作成します。そのモデルをウェブアプリとしてデプロイして、農家が使用できるようにします。
Arduino を使用して地上式の雑草検出器を構築できますか？この動画がいくつかのアイデアを与えてくれるかもしれません: https://www.youtube.com/watch?v=O_Q1WKCtWiA
ヘッダー写真は Francesco Gallarotti 氏による Unsplash のものです。
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