Un conjunto de datos de imágenes completo de enfermedades del yute

Área de la Ciencia:

• Ciencias Agrícolas
• Visión por Computadora
• Patología Vegetal

Sus antecedentes:

• El diagnóstico preciso de las enfermedades del yute (Corchorus) es vital para el rendimiento de los cultivos.
• La disponibilidad limitada de datos de imágenes de enfermedades del yute etiquetadas dificulta el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.

Objetivo del estudio:

• Presentar un conjunto de datos completo de imágenes de enfermedades del yute para aplicaciones de aprendizaje automático.
• Facilitar el desarrollo de sistemas automatizados para la identificación de enfermedades de plantas de yute.

Principales métodos:

• Se recopilaron y curaron 1390 imágenes de alta resolución de hojas de plantas de yute.
• Se categorizaron las imágenes en cinco clases: Dieback, Holed, Mosaic, Stem Soft Rot y Fresh (saludable).
• Se aplicó preprocesamiento, incluido el cambio de tamaño (1024x1024) y la eliminación de duplicados; se crearon versiones aumentadas de división de entrenamiento-prueba.

Principales resultados:

• El conjunto de datos incluye 1390 imágenes de cinco categorías distintas de enfermedades del yute.
• Las imágenes capturadas en diversas condiciones mejoran la generalización del modelo.
• Las técnicas de visualización (Grad-CAM) validaron la atención del modelo en áreas relevantes para la enfermedad.

Conclusiones:

• El conjunto de datos de imágenes de enfermedades del yute aborda una brecha de datos crítica para la IA agrícola.
• Permite la gestión oportuna de enfermedades y apoya el cultivo de yute, especialmente en regiones clave como Bangladesh.