論文の概要: BuzzSet v1.0: A Dataset for Pollinator Detection in Field Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19762v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 10:40:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.596113
• Title: BuzzSet v1.0: A Dataset for Pollinator Detection in Field Conditions
• Title（参考訳）: BuzzSet v1.0: フィールド条件下でのポリネータ検出のためのデータセット
• Authors: Ahmed Emam, Mohamed Elbassiouny, Julius Miller, Patrick Donworth, Sabine Seidel, Ribana Roscher,
• Abstract要約: ミツバチやバンブルビーのようなポリネーター昆虫は、世界の食糧生産と生態系の安定に不可欠である。 BuzzSetは,農業現場で収集した高解像度受粉体画像の大規模データセットである。 BuzzSetには、手動で検証された7856個の画像とラベル付き画像が含まれており、ミツバチ、バンブルビー、未確認昆虫の3つのクラスに8000以上の注釈付きインスタンスがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.696111119794421
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Pollinator insects such as honeybees and bumblebees are vital to global food production and ecosystem stability, yet their populations are declining due to increasing anthropogenic and environmental stressors. To support scalable, automated pollinator monitoring, we introduce BuzzSet, a new large-scale dataset of high-resolution pollinator images collected in real agricultural field conditions. BuzzSet contains 7856 manually verified and labeled images, with over 8000 annotated instances across three classes: honeybees, bumblebees, and unidentified insects. Initial annotations were generated using a YOLOv12 model trained on external data and refined via human verification using open-source labeling tools. All images were preprocessed into 256~$\times$~256 tiles to improve the detection of small insects. We provide strong baselines using the RF-DETR transformer-based object detector. The model achieves high F1-scores of 0.94 and 0.92 for honeybee and bumblebee classes, respectively, with confusion matrix results showing minimal misclassification between these categories. The unidentified class remains more challenging due to label ambiguity and lower sample frequency, yet still contributes useful insights for robustness evaluation. Overall detection quality is strong, with a best mAP@0.50 of 0.559. BuzzSet offers a valuable benchmark for small object detection, class separation under label noise, and ecological computer vision.
• Abstract（参考訳）: ミツバチやバンブルビーのようなポリネーター昆虫は、地球規模の食糧生産や生態系の安定に欠かせないが、人為的・環境的なストレスによって個体数は減少している。 スケーラブルで自動的な受粉者監視を支援するため,実畑で収集した高解像度受粉者画像の大規模データセットであるBuzzSetを紹介した。 BuzzSetには、手動で検証された7856個の画像とラベル付き画像が含まれており、ミツバチ、バンブルビー、未確認昆虫の3つのクラスに8000以上の注釈付きインスタンスがある。 最初のアノテーションは外部データに基づいてトレーニングされたYOLOv12モデルを使用して生成され、オープンソースのラベルツールを使用して人間の検証によって洗練されている。 すべての画像は256〜$\times$~256タイルに前処理され、小型昆虫の検出が改善された。 RF-DETR変換器を用いた物体検出器を用いて, 強いベースラインを提供する。 このモデルはミツバチ類では0.94と0.92のF1スコアをそれぞれ達成し、混乱行列の結果はこれらの分類の誤分類が最小限であることを示している。 ラベルのあいまいさとサンプル周波数の低さにより、未同定クラスは依然としてより困難であるが、ロバストネス評価に有用な洞察を提供する。 全体的な検出品質は強く、mAP@0.50は0.559である。 BuzzSetは、小さなオブジェクト検出、ラベルノイズ下でのクラス分離、エコロジーコンピュータビジョンのための貴重なベンチマークを提供する。

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