論文の概要: PDT: Uav Target Detection Dataset for Pests and Diseases Tree

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15679v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 02:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 11:19:39.658774
• Title: PDT: Uav Target Detection Dataset for Pests and Diseases Tree
• Title（参考訳）: PDT: 害虫・病害樹のUavターゲット検出データセット
• Authors: Mingle Zhou, Rui Xing, Delong Han, Zhiyong Qi, Gang Li,
• Abstract要約: 本研究は,樹木害虫や病害虫の検出を目的とした,UAVベースの高精度データセットの開発である。 公開データセットとネットワークデータを集約することで、Common Weed and Cropデータセットを導入します。 最後に, 雑草, 害虫, 病気の作物画像の高精度検出のためのYOLO-Dense Pest (YOLO-DP) モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.469409505184921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: UAVs emerge as the optimal carriers for visual weed iden?tification and integrated pest and disease management in crops. How?ever, the absence of specialized datasets impedes the advancement of model development in this domain. To address this, we have developed the Pests and Diseases Tree dataset (PDT dataset). PDT dataset repre?sents the first high-precision UAV-based dataset for targeted detection of tree pests and diseases, which is collected in real-world operational environments and aims to fill the gap in available datasets for this field. Moreover, by aggregating public datasets and network data, we further introduced the Common Weed and Crop dataset (CWC dataset) to ad?dress the challenge of inadequate classification capabilities of test models within datasets for this field. Finally, we propose the YOLO-Dense Pest (YOLO-DP) model for high-precision object detection of weed, pest, and disease crop images. We re-evaluate the state-of-the-art detection models with our proposed PDT dataset and CWC dataset, showing the completeness of the dataset and the effectiveness of the YOLO-DP. The proposed PDT dataset, CWC dataset, and YOLO-DP model are pre?sented at https://github.com/RuiXing123/PDT_CWC_YOLO-DP.
• Abstract（参考訳）: UAVは視覚雑草識別に最適なキャリアとして現れるのか? 農作物の肥大化と統合害虫と病害管理。 どうやって? 特別なデータセットがないことは、この領域におけるモデル開発の進歩を妨げます。 そこで我々は, Pests and Diseases Tree データセット (PDT データセット) を開発した。 PDTデータセットのリプライ? このデータセットは、実際の運用環境で収集され、この分野で利用可能なデータセットのギャップを埋めることを目的としている。 さらに、公開データセットとネットワークデータを集約することで、広告用にCommon Weed and Cropデータセット(CWCデータセット)を導入しました。 この分野のデータセット内のテストモデルの不適切な分類能力の課題に対処する。 最後に, 雑草, 害虫, 病気の作物画像の高精度検出のためのYOLO-Dense Pest (YOLO-DP) モデルを提案する。 提案したPDTデータセットとCWCデータセットを用いて最先端検出モデルを再評価し,データセットの完全性とYOLO-DPの有効性を示す。 提案した PDT データセット,CWC データセット,YOLO-DP モデルが準備されているか? https://github.com/RuiXing123/PDT_CWC_YOLO-DPで送信される。

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