双模式食用油杂质数据集用于弱特征检测
Huiyu Wang1, Qianghua Chen1, Jianding Zhao1
1School of Electronic Information, Shanghai Dianji University, Shanghai, China.
Scientific data
|December 23, 2024
概括
创建了一个新的数据集,用于检测食用油中的固体杂质. 这个计算机视觉数据集通过提高杂质检测效率和准确性来帮助食品安全.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 食用油生产可能会引入固体杂质,造成食品安全风险.
- 手动检测这些杂质是劳动密集型和不太准确的.
- 现有的数据集缺乏对食用油杂质检测的全面覆盖.
研究的目的:
- 为了解决缺乏适合用于食用油杂质检测的数据集的问题.
- 引入一套新的双模数据集,用于增强杂质识别.
- 促进食品安全先进计算机视觉模型的开发.
主要方法:
- 开发双模式食用油杂质 (DMEOI) 数据集.
- 包括14,520个事件和全景图像,涵盖五种常见的食用油.
- 对四种典型固体杂质的图像进行注释,使单模和双模检测成为可能.
- 在数据集上应用和对比分析四个对象检测算法.
主要成果:
- DMEOI数据集为培训和评估计算机视觉模型提供了宝贵的资源.
- 通过比较四个对象检测算法的性能来证明数据集的实用性.
- 建立了未来研究自动化食用油质量控制的基准.
结论:
- DMEOI数据集显著推进了在食用油中自动检测固体杂质的领域.
- 该数据集支持开发更有效,更准确的食品安全检查系统.
- 公共可用性DMEOI数据集鼓励进一步的食品质量保证的研究和创新.


