Fugu-MT 論文翻訳(概要): M18K: A Comprehensive RGB-D Dataset and Benchmark for Mushroom Detection and Instance Segmentation

論文の概要: M18K: A Comprehensive RGB-D Dataset and Benchmark for Mushroom Detection and Instance Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11275v1
Date: Mon, 15 Jul 2024 22:50:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 19:02:01.236289
Title: M18K: A Comprehensive RGB-D Dataset and Benchmark for Mushroom Detection and Instance Segmentation
Title（参考訳）: M18K: 総合的なRGB-Dデータセットとマッシュルーム検出とインスタンスセグメンテーションのためのベンチマーク
Authors: Abdollah Zakeri, Mulham Fawakherji, Jiming Kang, Bikram Koirala, Venkatesh Balan, Weihang Zhu, Driss Benhaddou, Fatima A. Merchant,
Abstract要約: 本稿では,キノコ検出専用のデータセットを提供することにより,農業プロセスの自動化に寄与する。 Intel RealSense D405カメラで撮影された423のRGB-Dイメージペアに18,000以上のキノコインスタンスがあり、キノコ固有のデータセットのギャップを埋める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7528462379265576
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automating agricultural processes holds significant promise for enhancing efficiency and sustainability in various farming practices. This paper contributes to the automation of agricultural processes by providing a dedicated mushroom detection dataset related to automated harvesting, growth monitoring, and quality control of the button mushroom produced using Agaricus Bisporus fungus. With over 18,000 mushroom instances in 423 RGB-D image pairs taken with an Intel RealSense D405 camera, it fills the gap in mushroom-specific datasets and serves as a benchmark for detection and instance segmentation algorithms in smart mushroom agriculture. The dataset, featuring realistic growth environment scenarios with comprehensive annotations, is assessed using advanced detection and instance segmentation algorithms. The paper details the dataset's characteristics, evaluates algorithmic performance, and for broader applicability, we have made all resources publicly available including images, codes, and trained models via our GitHub repository https://github.com/abdollahzakeri/m18k
Abstract（参考訳）: 農業プロセスの自動化は、様々な農業慣行における効率性と持続可能性を高めるための重要な約束である。本稿では,Agaricus Bisporus fungusを用いたボタンキノコの自動収穫,成長モニタリング,品質管理に関連するキノコ検出データセットを提供することにより,農業プロセスの自動化に寄与する。 Intel RealSense D405カメラで撮影された423のRGB-Dイメージペアに18,000以上のキノコインスタンスがあり、キノコ固有のデータセットのギャップを埋め、スマートキノコ農業における検出とインスタンスセグメンテーションアルゴリズムのベンチマークとして機能する。包括的なアノテーションを備えた現実的な成長環境シナリオを特徴とするデータセットは、高度な検出アルゴリズムとインスタンスセグメンテーションアルゴリズムを使用して評価される。論文ではデータセットの特徴を詳述し、アルゴリズムのパフォーマンスを評価し、より広範な適用性のために、GitHubリポジトリ https://github.com/abdollahzakeri/m18kを通じて、イメージ、コード、トレーニングされたモデルを含むすべてのリソースを公開しました。

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