要約
ベリー狩りはフィンランドに長年の伝統がありますが、挑戦的で潜在的に危険な場合があります。
高度なイメージング技術を備えたドローンの統合は、収穫を最適化し、持続可能な実践を約束する変革的な飛躍を表しています。
私たちは、ドローンを使用して泥炭地やフィンランドの森林の樹冠の下で撮影された野生のベリーの最初の画像データセットである WildBe を提案します。
以前のデータセットや関連データセットとは異なり、WildBe には、ビルベリー、クラウドベリー、リンゴンベリー、クロウベリーなど、厳しい光の変化や乱雑な環境下で撮影された新種のベリーが含まれています。
WildBe には、合計 18,468 個の注釈付き境界ボックスを含む 3,516 個の画像が含まれています。
私たちは、6 つの一般的な物体検出器を使用して WildBe の包括的な分析を実行し、さまざまな森林地域やカメラの種類にわたるベリー検出におけるその有効性を評価します。
WildBe を一般公開します。
要約(オリジナル)
Berry picking has long-standing traditions in Finland, yet it is challenging and can potentially be dangerous. The integration of drones equipped with advanced imaging techniques represents a transformative leap forward, optimising harvests and promising sustainable practices. We propose WildBe, the first image dataset of wild berries captured in peatlands and under the canopy of Finnish forests using drones. Unlike previous and related datasets, WildBe includes new varieties of berries, such as bilberries, cloudberries, lingonberries, and crowberries, captured under severe light variations and in cluttered environments. WildBe features 3,516 images, including a total of 18,468 annotated bounding boxes. We carry out a comprehensive analysis of WildBe using six popular object detectors, assessing their effectiveness in berry detection across different forest regions and camera types. We will release WildBe publicly.
arxiv情報
著者 | Luigi Riz,Sergio Povoli,Andrea Caraffa,Davide Boscaini,Mohamed Lamine Mekhalfi,Paul Chippendale,Marjut Turtiainen,Birgitta Partanen,Laura Smith Ballester,Francisco Blanes Noguera,Alessio Franchi,Elisa Castelli,Giacomo Piccinini,Luca Marchesotti,Micael Santos Couceiro,Fabio Poiesi |
発行日 | 2024-05-15 10:42:10+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google