Leafy Spurge Dataset: Real-world Weed Classification Within Aerial Drone Imagery

要約

外来植物種は、農地地域と野生地域の両方の生態系に有害です。
ユーフォルビア エスラ、または葉の多いトウダイグサは、東ヨーロッパから北米の大部分に広がった植物の 1 つです。
最新のコンピューター ビジョン システム、無人航空機、ドローンと組み合わせると、トウダイグサなどの問題植物の拡大を追跡する手段が提供され、これらの雑草を防除する可能性が高まります。
私たちは、米国モンタナ州西部の草原でトウダイグサの有無に関するデータセットを収集し、商用ドローンでこれらの地域を調査しました。
これらのデータに基づいて画像分類器をトレーニングし、最もパフォーマンスの高いモデルである事前トレーニング済み DINOv2 ビジョン トランスフォーマーは、葉の多いトウダイグサを 0.84 の精度で識別しました (テスト セット)。
この結果は、葉の多いトウダイグサの分類は扱いやすいが、解決されていないことを示しています。
私たちは、機械学習コミュニティが探索できるように、ラベル付きおよびラベルなしのドローン空撮画像のこのユニークなデータセットをリリースします。
トウダイグサの分類性能を向上させることは、生態学、保全、リモートセンシングの分野にも同様に利益をもたらすでしょう。
コードとデータは、当社の Web サイト (leafy-spurge-dataset.github.io) で入手できます。

要約(オリジナル)

Invasive plant species are detrimental to the ecology of both agricultural and wildland areas. Euphorbia esula, or leafy spurge, is one such plant that has spread through much of North America from Eastern Europe. When paired with contemporary computer vision systems, unmanned aerial vehicles, or drones, offer the means to track expansion of problem plants, such as leafy spurge, and improve chances of controlling these weeds. We gathered a dataset of leafy spurge presence and absence in grasslands of western Montana, USA, then surveyed these areas with a commercial drone. We trained image classifiers on these data, and our best performing model, a pre-trained DINOv2 vision transformer, identified leafy spurge with 0.84 accuracy (test set). This result indicates that classification of leafy spurge is tractable, but not solved. We release this unique dataset of labelled and unlabelled, aerial drone imagery for the machine learning community to explore. Improving classification performance of leafy spurge would benefit the fields of ecology, conservation, and remote sensing alike. Code and data are available at our website: leafy-spurge-dataset.github.io.

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