一个关于石榴生长阶段的数据集,用于基于机器学习的监测和分析
Jifei Zhao1, Rolla Almodfer1, Xiaoying Wu1
1School of Computer Science and Technology, Henan Institute of Science and Technology, Xinxiang, Henan Province, 453003, China.
Data in brief
|August 21, 2023
概括
一个新的石榴生长阶段数据集有助于农业AI. 这个图像集合支持机器学习模型开发,以更好地监测和管理作物.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 机器学习和深度学习在农业中越来越重要.
- 高质量的数据集对于实时应用中准确的AI模型至关重要.
- 石榴种植需要精确监测生长阶段.
研究的目的:
- 创建一套关于石榴生长阶段的全面图像数据集.
- 促进机器学习和计算机视觉应用在农业中的发展.
- 为训练人工智能模型进行石榴监测提供标记资源.
主要方法:
- 收集了5857张石榴的图像,涵盖了五个生长阶段 (芽,花,早期果实,中期生长,成熟).
- 这些图像是从5月到9月在中国河南科技学院的一个果园里拍摄的.
- 将数据集组织成图像,注释 (两个格式) 和数据分割 (培训,验证,测试) 的文件.
主要成果:
- 现在可以获得一个结构良好的数据集,包括5857张标记的石榴图像.
- 该数据集包括对农业人工智能发展至关重要的各种生长阶段.
- 之前的研究已经验证了数据集的实用性.
结论:
- 创建的石榴生长阶段数据集是研究人员的宝贵资源.
- 它可以为农业开发先进的计算机视觉和机器学习工具.
- 这一数据集可以提高石榴种植管理的准确性和效率.


