論文の概要: A survey of datasets for computer vision in agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16950v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 08:27:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:54:00.404880
• Title: A survey of datasets for computer vision in agriculture
• Title（参考訳）: 農業におけるコンピュータビジョンのためのデータセットの調査
• Authors: Nico Heider, Lorenz Gunreben, Sebastian Zürner, Martin Schieck,
• Abstract要約: 本稿では,フィールドで撮影された画像の高品質なデータセットを多数提供する。 この論文には45のデータセットがリストされ、プロジェクトウェブサイトのオンラインカタログにも掲載されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In agricultural research, there has been a recent surge in the amount of Computer Vision (CV) focused work. But unlike general CV research, large high-quality public datasets are sparsely available. This can be partially attributed to the high variability between different agricultural tasks, crops and environments as well as the complexity of data collection, but it is also influenced by the reticence to publish datasets by many authors. This, as well as the lack of a widely used agricultural data repository, are impactful factors that hinder research in applied CV for agriculture as well as the usage of agricultural data in general-purpose CV research. In this survey, we provide a large number of high-quality datasets of images taken on fields. Overall, we find 45 datasets, which are listed in this paper as well as in an online catalog on the project website: https://smartfarminglab.github.io/field_dataset_survey/.
• Abstract（参考訳）: 農業研究において、コンピュータビジョン(CV)に焦点を当てた作業の量は近年急増している。 しかし、一般的なCV研究とは異なり、大規模な高品質のパブリックデータセットはわずかに利用可能である。 これは、異なる農業作業、作物、環境間の高いばらつきと、データ収集の複雑さによって部分的に説明できるが、多くの著者によるデータセットの公開に対する寛大さにも影響される。 これは、広く使われている農業データレポジトリの欠如とともに、農業に応用されたCVの研究や、汎用CV研究における農業データの利用を妨げる影響のある要因である。 本調査では,フィールドで撮影された画像の高品質なデータセットを多数提供した。 全体として、この論文には45のデータセットがリストされており、プロジェクトのWebサイトにあるオンラインカタログにも記載されている。

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