WalnutData: A UAV Remote Sensing Dataset of Green Walnuts and Model Evaluation

要約

UAVテクノロジーは徐々に成熟しており、スマートな農業と正確な監視に対する非常に強力なサポートを提供できます。
現在、農業コンピュータービジョンの分野には、緑のクルミに関連するデータセットはありません。
したがって、農業コンピュータービジョンの分野でアルゴリズム設計を促進するために、UAVを使用して、8つのクルミサンプルプロットからリモートセンシングデータを収集しました。
緑色のクルミはさまざまな照明条件と閉塞の対象となることを考慮して、ターゲット特徴のより高い粒度であるWalnutdataを備えた大規模なデータセットを構築しました。
このデータセットには、合計30,240枚の画像と706,208のインスタンスが含まれており、4つのターゲットカテゴリがあります。前頭光と閉鎖されていない（a1）、逆照度と閉鎖されていない（a2）、正面光と閉塞（B1）によって照らされ、バックリットとオクレッド（B2）が照らされています。
その後、Walnutdataの多くの主流アルゴリズムを評価し、これらの評価結果をベースライン標準として使用しました。
データセットとすべての評価結果は、https：//github.com/1wuming/walnutdataで取得できます。

要約(オリジナル)

The UAV technology is gradually maturing and can provide extremely powerful support for smart agriculture and precise monitoring. Currently, there is no dataset related to green walnuts in the field of agricultural computer vision. Thus, in order to promote the algorithm design in the field of agricultural computer vision, we used UAV to collect remote-sensing data from 8 walnut sample plots. Considering that green walnuts are subject to various lighting conditions and occlusion, we constructed a large-scale dataset with a higher-granularity of target features – WalnutData. This dataset contains a total of 30,240 images and 706,208 instances, and there are 4 target categories: being illuminated by frontal light and unoccluded (A1), being backlit and unoccluded (A2), being illuminated by frontal light and occluded (B1), and being backlit and occluded (B2). Subsequently, we evaluated many mainstream algorithms on WalnutData and used these evaluation results as the baseline standard. The dataset and all evaluation results can be obtained at https://github.com/1wuming/WalnutData.

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