論文の概要: PhenoBench -- A Large Dataset and Benchmarks for Semantic Image Interpretation in the Agricultural Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04557v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 12:48:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 19:59:51.026904
- Title: PhenoBench -- A Large Dataset and Benchmarks for Semantic Image Interpretation in the Agricultural Domain
- Title（参考訳）: PhenoBench -- 農業領域における意味的画像解釈のための大規模データセットとベンチマーク
- Authors: Jan Weyler, Federico Magistri, Elias Marks, Yue Linn Chong, Matteo Sodano, Gianmarco Roggiolani, Nived Chebrolu, Cyrill Stachniss, Jens Behley,
- Abstract要約: 本稿では,実際の農業分野の意味論的解釈のための注釈付きデータセットとベンチマークを提案する。
UAVで記録したデータセットは、作物や雑草の高品質でピクセル単位のアノテーションを提供するだけでなく、作物の葉のインスタンスも同時に提供する。
異なるフィールドで構成された隠れテストセット上で、さまざまなタスクのベンチマークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.395926321984565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The production of food, feed, fiber, and fuel is a key task of agriculture, which has to cope with many challenges in the upcoming decades, e.g., a higher demand, climate change, lack of workers, and the availability of arable land. Vision systems can support making better and more sustainable field management decisions, but also support the breeding of new crop varieties by allowing temporally dense and reproducible measurements. Recently, agricultural robotics got an increasing interest in the vision and robotics communities since it is a promising avenue for coping with the aforementioned lack of workers and enabling more sustainable production. While large datasets and benchmarks in other domains are readily available and enable significant progress, agricultural datasets and benchmarks are comparably rare. We present an annotated dataset and benchmarks for the semantic interpretation of real agricultural fields. Our dataset recorded with a UAV provides high-quality, pixel-wise annotations of crops and weeds, but also crop leaf instances at the same time. Furthermore, we provide benchmarks for various tasks on a hidden test set comprised of different fields: known fields covered by the training data and a completely unseen field. Our dataset, benchmarks, and code are available at \url{https://www.phenobench.org}.
- Abstract（参考訳）: 食料、食料、繊維、燃料の生産は農業の重要な課題であり、今後数十年で多くの課題に対処しなければならない。
ビジョンシステムは、より良い、より持続可能なフィールド管理決定を支援するだけでなく、時間的に密度が高く再現可能な測定を可能にすることで、新しい作物の品種の育成を支援することができる。
近年、農業ロボット工学は、前述の労働者不足に対処し、より持続可能な生産を可能にするための有望な道であり、ビジョンとロボティクスのコミュニティへの関心が高まっている。
他の領域の大規模なデータセットやベンチマークは容易に利用でき、大幅な進歩を可能にするが、農業データセットやベンチマークは極めて稀である。
本稿では,実際の農業分野の意味論的解釈のための注釈付きデータセットとベンチマークを提案する。
UAVで記録したデータセットは、作物や雑草の高品質でピクセル単位のアノテーションを提供するだけでなく、作物の葉のインスタンスも同時に提供する。
さらに、トレーニングデータでカバーされた既知のフィールドと、完全に見えないフィールドという、さまざまなフィールドで構成された隠れテストセット上で、さまざまなタスクのベンチマークを提供する。
私たちのデータセット、ベンチマーク、コードは、 \url{https://www.phenobench.org}で利用可能です。
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