Fugu-MT 論文翻訳(概要): iNatAg: Multi-Class Classification Models Enabled by a Large-Scale Benchmark Dataset with 4.7M Images of 2,959 Crop and Weed Species

論文の概要: iNatAg: Multi-Class Classification Models Enabled by a Large-Scale Benchmark Dataset with 4.7M Images of 2,959 Crop and Weed Species

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20068v1
Date: Tue, 25 Mar 2025 21:04:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-27 13:20:43.600899
Title: iNatAg: Multi-Class Classification Models Enabled by a Large-Scale Benchmark Dataset with 4.7M Images of 2,959 Crop and Weed Species
Title（参考訳）: iNatAg:2,959種および雑草の4.7M画像を用いた大規模ベンチマークデータセットで実現可能なマルチクラス分類モデル
Authors: Naitik Jain, Amogh Joshi, Mason Earles,
Abstract要約: iNatAgは2,959種の異なる作物と雑草の470万枚以上の画像を含む大規模な画像データセットである。 iNatAgには各大陸のデータが含まれており、自然画像のキャプチャや環境の変化を正確に反映している。大規模種のカバー、マルチタスクラベル、地理的多様性を組み合わせることで、iNatAgは堅牢で位置対応の農業分類システムを構築するための新しい基盤を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8795327496993479
License:
Abstract: Accurate identification of crop and weed species is critical for precision agriculture and sustainable farming. However, it remains a challenging task due to a variety of factors -- a high degree of visual similarity among species, environmental variability, and a continued lack of large, agriculture-specific image data. We introduce iNatAg, a large-scale image dataset which contains over 4.7 million images of 2,959 distinct crop and weed species, with precise annotations along the taxonomic hierarchy from binary crop/weed labels to specific species labels. Curated from the broader iNaturalist database, iNatAg contains data from every continent and accurately reflects the variability of natural image captures and environments. Enabled by this data, we train benchmark models built upon the Swin Transformer architecture and evaluate the impact of various modifications such as the incorporation of geospatial data and LoRA finetuning. Our best models achieve state-of-the-art performance across all taxonomic classification tasks, achieving 92.38\% on crop and weed classification. Furthermore, the scale of our dataset enables us to explore incorrect misclassifications and unlock new analytic possiblities for plant species. By combining large-scale species coverage, multi-task labels, and geographic diversity, iNatAg provides a new foundation for building robust, geolocation-aware agricultural classification systems. We release the iNatAg dataset publicly through AgML (https://github.com/Project-AgML/AgML), enabling direct access and integration into agricultural machine learning workflows.
Abstract（参考訳）: 作物と雑草の正確な識別は、精密農業と持続可能な農業にとって重要である。しかし、種間の視覚的類似度の高さ、環境変動性、大規模で農業固有の画像データの欠如など、さまざまな要因により、これは依然として困難な課題である。 iNatAgは2,959種の異なる作物と雑草の470万枚以上の画像を含む大規模な画像データセットである。 iNatAgは広いiNaturalistデータベースから算出され、各大陸のデータを含み、自然画像のキャプチャや環境の変化を正確に反映している。このデータにより、Swin Transformerアーキテクチャ上に構築されたベンチマークモデルをトレーニングし、地理空間データの導入やLoRA微調整など、様々な変更の影響を評価する。最良モデルはすべての分類タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成し、作物と雑草の分類において92.38\%を達成している。さらに, データセットのスケールにより, 不正確な誤分類を探索し, 植物種に対する新たな解析的可能性の開放を可能にした。大規模種のカバー、マルチタスクラベル、地理的多様性を組み合わせることで、iNatAgは堅牢で位置対応の農業分類システムを構築するための新しい基盤を提供する。我々は、AgML(https://github.com/Project-AgML/AgML)を通じてiNatAgデータセットを公開し、農業機械学習ワークフローへの直接アクセスと統合を可能にします。

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