論文の概要: MangoLeafBD: A Comprehensive Image Dataset to Classify Diseased and
Healthy Mango Leaves
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02377v1
- Date: Sat, 27 Aug 2022 16:07:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-11 13:16:29.647372
- Title: MangoLeafBD: A Comprehensive Image Dataset to Classify Diseased and
Healthy Mango Leaves
- Title（参考訳）: MangoLeafBD:病気や健康なマンゴーの葉を分類する総合的な画像データセット
- Authors: Sarder Iftekhar Ahmed, Muhammad Ibrahim, Md. Nadim, Md. Mizanur
Rahman, Maria Mehjabin Shejunti, Taskeed Jabid, Md. Sawkat Ali
- Abstract要約: 我々は,マンゴー葉の1番めの標準,使用可能な,公開可能なデータセットを開発した。
データセットには、約1800個の異なる葉の4000枚の画像が含まれており、7つの病気をカバーしている。
このデータセットは、自動農業の分野で機械学習の研究者や実践家から広く注目を集めることが期待されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Agriculture is of one of the few remaining sectors that is yet to receive
proper attention from the machine learning community. The importance of
datasets in the machine learning discipline cannot be overemphasized. The lack
of standard and publicly available datasets related to agriculture impedes
practitioners of this discipline to harness the full benefit of these powerful
computational predictive tools and techniques. To improve this scenario, we
develop, to the best of our knowledge, the first-ever standard, ready-to-use,
and publicly available dataset of mango leaves. The images are collected from
four mango orchards of Bangladesh, one of the top mango-growing countries of
the world. The dataset contains 4000 images of about 1800 distinct leaves
covering seven diseases. Although the dataset is developed using mango leaves
of Bangladesh only, since we deal with diseases that are common across many
countries, this dataset is likely to be applicable to identify mango diseases
in other countries as well, thereby boosting mango yield. This dataset is
expected to draw wide attention from machine learning researchers and
practitioners in the field of automated agriculture.
- Abstract（参考訳）: 農業は、まだ機械学習コミュニティから適切な注目を集めていない数少ない分野の1つである。
機械学習分野におけるデータセットの重要性は強調できない。
農業に関連する標準データと公開データセットの欠如は、これらの強力な計算予測ツールとテクニックの利点を最大限に活用するこの分野の実践者を妨げている。
このシナリオを改善するために、私たちは、私たちの知る限り、最初の標準であり、使用可能で、公開されているマンゴーの葉のデータセットを開発します。
画像はバングラデシュの4つのマンゴー果樹園から収集されている。
このデータセットは7つの病気をカバーする約1800の異なる葉の4000枚の画像を含んでいる。
このデータセットはバングラデシュのマンゴー葉のみを用いて開発されているが、多くの国で共通する疾患を扱うため、他の国のマンゴー病の特定にも応用できる可能性が高いため、マンゴー収率を高めることができる。
このデータセットは、自動化農業の分野で機械学習の研究者や実践者から広く注目されるだろう。
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