論文の概要: CWD30: A Comprehensive and Holistic Dataset for Crop Weed Recognition in Precision Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10084v1
• Date: Wed, 17 May 2023 09:39:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 16:36:48.256354
• Title: CWD30: A Comprehensive and Holistic Dataset for Crop Weed Recognition in Precision Agriculture
• Title（参考訳）: CWD30:精密農業における雑草認識のための包括的・全体的データセット
• Authors: Talha Ilyas, Dewa Made Sri Arsa, Khubaib Ahmad, Yong Chae Jeong, Okjae Won, Jong Hoon Lee, Hyongsuk Kim
• Abstract要約: 精密農業における作物雑草認識タスクに適した大規模・多種多様・包括的・階層的データセットであるCWD30データセットを提示する。 CWD30は20種の雑草と10種の高解像度画像を219,770枚以上、様々な成長段階、複数の視角、環境条件を含む。 データセットの階層的な分類は、きめ細かい分類を可能にし、より正確で堅牢で一般化可能なディープラーニングモデルの開発を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.64709990449384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing demand for precision agriculture necessitates efficient and accurate crop-weed recognition and classification systems. Current datasets often lack the sample size, diversity, and hierarchical structure needed to develop robust deep learning models for discriminating crops and weeds in agricultural fields. Moreover, the similar external structure and phenomics of crops and weeds complicate recognition tasks. To address these issues, we present the CWD30 dataset, a large-scale, diverse, holistic, and hierarchical dataset tailored for crop-weed recognition tasks in precision agriculture. CWD30 comprises over 219,770 high-resolution images of 20 weed species and 10 crop species, encompassing various growth stages, multiple viewing angles, and environmental conditions. The images were collected from diverse agricultural fields across different geographic locations and seasons, ensuring a representative dataset. The dataset's hierarchical taxonomy enables fine-grained classification and facilitates the development of more accurate, robust, and generalizable deep learning models. We conduct extensive baseline experiments to validate the efficacy of the CWD30 dataset. Our experiments reveal that the dataset poses significant challenges due to intra-class variations, inter-class similarities, and data imbalance. Additionally, we demonstrate that minor training modifications like using CWD30 pretrained backbones can significantly enhance model performance and reduce convergence time, saving training resources on several downstream tasks. These challenges provide valuable insights and opportunities for future research in crop-weed recognition. We believe that the CWD30 dataset will serve as a benchmark for evaluating crop-weed recognition algorithms, promoting advancements in precision agriculture, and fostering collaboration among researchers in the field.
• Abstract（参考訳）: 精密農業への需要は、効率的かつ正確な作物雑草認識と分類システムを必要とする。 現在のデータセットは、農地の作物や雑草を識別するための堅牢なディープラーニングモデルを開発するために必要なサンプルサイズ、多様性、階層構造を欠いていることが多い。 さらに、作物や雑草の同様の外部構造と表現は、認識タスクを複雑にする。 これらの問題に対処するため、精密農業における作物雑草認識タスクに適した大規模で多様で包括的で階層的なデータセットであるCWD30データセットを提示する。 CWD30は20種の雑草と10種の高解像度画像を219,770枚以上、様々な成長段階、複数の視角、環境条件を含む。 画像は、さまざまな地理的場所と季節にわたる多様な農業地帯から収集され、代表的データセットが確保された。 データセットの階層分類は、きめ細かい分類を可能にし、より正確で堅牢で一般化可能なディープラーニングモデルの開発を促進する。 CWD30データセットの有効性を検証するため,広範なベースライン実験を行った。 実験の結果,データセットはクラス内変異,クラス間の類似性,データ不均衡などによって大きな課題を生じていることがわかった。 さらに,cwd30をプリトレーニングしたバックボーンを使用するようなマイナーなトレーニング変更は,モデルパフォーマンスを著しく向上させ,収束時間を短縮し,いくつかのダウンストリームタスクでトレーニングリソースを節約できることを実証する。 これらの課題は、作物雑草認識における将来の研究に貴重な洞察と機会を提供する。 cwd30データセットは、作物雑草認識アルゴリズムの評価、精密農業の進歩の促進、この分野の研究者間のコラボレーションの促進のためのベンチマークとして機能すると信じている。

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