論文の概要: LDD: A Dataset for Grape Diseases Object Detection and Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10192v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 08:50:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 03:23:32.884289
• Title: LDD: A Dataset for Grape Diseases Object Detection and Instance Segmentation
• Title（参考訳）: LDD: Grape Diseases Object Detection and Instance Segmentationのためのデータセット
• Authors: Leonardo Rossi, Marco Valenti, Sara Elisabetta Legler, Andrea Prati
• Abstract要約: インスタンスセグメンテーションアプローチによる疾患認識の最先端化を目標として、新たなデータセットが作成されている。 これは、自然の文脈で病気によって影響を受ける葉やブドウの群れのイメージを集めることで達成された。 このデータセットには、より一般的な8つのブドウ病の症状のない葉やブドウを含む10種類のオブジェクトの写真が含まれており、1,092枚の画像に合計17,706個のラベルが付けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.966925013268916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The Instance Segmentation task, an extension of the well-known Object Detection task, is of great help in many areas, such as precision agriculture: being able to automatically identify plant organs and the possible diseases associated with them, allows to effectively scale and automate crop monitoring and its diseases control. To address the problem related to early disease detection and diagnosis on vines plants, a new dataset has been created with the goal of advancing the state-of-the-art of diseases recognition via instance segmentation approaches. This was achieved by gathering images of leaves and clusters of grapes affected by diseases in their natural context. The dataset contains photos of 10 object types which include leaves and grapes with and without symptoms of the eight more common grape diseases, with a total of 17,706 labeled instances in 1,092 images. Multiple statistical measures are proposed in order to offer a complete view on the characteristics of the dataset. Preliminary results for the object detection and instance segmentation tasks reached by the models Mask R-CNN and R^3-CNN are provided as baseline, demonstrating that the procedure is able to reach promising results about the objective of automatic diseases' symptoms recognition.
• Abstract（参考訳）: 既知のオブジェクト検出タスクの拡張であるインスタンスセグメンテーションタスクは、精密農業など、多くの領域で非常に役に立ちます: 植物器官とそれに関連する可能性のある疾患を自動的に識別することができ、作物の監視と病気管理を効果的にスケールし、自動化できます。 ブドウの早期検出と診断に関わる問題に対処するため,インスタンスセグメンテーションアプローチによる疾患認識の最先端化を目標として,新たなデータセットが作成されている。 これは、自然の状況で病気の影響を受ける葉やブドウの群れの画像を収集することで達成された。 このデータセットには、より一般的な8つのブドウ病の症状のない葉やブドウを含む10種類のオブジェクトの写真が含まれており、1,092枚の画像に合計17,706個のラベルが付けられている。 データセットの特性に関する完全なビューを提供するために、複数の統計指標が提案されている。 モデルであるMask R-CNNとR^3-CNNのオブジェクト検出およびインスタンス分割タスクの予備的な結果がベースラインとして提供され、自動疾患の症状認識の目的に関する有望な結果が得られることを示す。

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