Xiaoping wu1, Chi ZHAN1, Yu-kun lai2, Ming – Ming cheng1, Jufeng yang1∗
1nankai University 2cardiff University
resumen
las plagas de insectos son uno de los principales factores que afectan el rendimiento de los productos agrícolas., El reconocimiento preciso de las plagas de insectos facilita las medidas preventivas oportunas para evitar pérdidas económicas. Sin embargo, los conjuntos de datos existentes para la tarea de clasificación visual se centran principalmente en objetos comunes, por ejemplo, flores y perros. Esto limita la aplicación de la poderosa tecnología de aprendizaje profundo en dominios específicos como el campo agrícola. En este documento, recopilamos un conjunto de datos a gran escala llamado IP102 para el reconocimiento de plagas de insectos. En concreto, contiene más de 75.000 imágenes pertenecientes a 102 categorías, que exhiben una distribución natural de cola larga., Además, anotamos alrededor de 19,000 imágenes con cajas delimitadoras para la detección de objetos. El IP102 tiene una taxonomía jerárquica y las plagas de insectos que afectan principalmente a un producto agrícola específico se agrupan en la misma categoría de nivel superior. Además, realizamos varios experimentos de referencia en el conjunto de datos IP102, incluidos métodos de clasificación hechos a mano y basados en características profundas. Los resultados experimentales muestran que este conjunto de datos tiene los desafíos de varianza inter e intra – clase y desequilibrio de datos., Creemos que nuestro IP102 facilitará la investigación futura sobre el control práctico de plagas de insectos, la clasificación visual de grano fino y los campos de aprendizaje desequilibrados. Ponemos a disposición del público el conjunto de datos y los modelos previamente entrenados en https://github.com/xpwu95/IP102.
Paper
Highlights
- El Mayor Conjunto de datos públicos para el reconocimiento de plagas de insectos. Este conjunto de Datos contiene 102 plagas de insectos, incluidas 75.222 imágenes con etiquetas de categoría y 18.976 imágenes con cajas delimitadoras.
- Extensive experiments on the proposed dataset.,
motivación
- La plaga de insectos es uno de los principales factores que afectan el rendimiento de los productos agrícolas. El reconocimiento preciso de las plagas de insectos facilita las medidas preventivas oportunas para evitar pérdidas económicas.
- Los conjuntos de datos existentes de plagas de insectos a pequeña escala no pueden satisfacer bien el requisito de la tecnología profunda.
estadísticas del IP102 propuesto
Figura 1: Estadísticas del conjunto de datos ip102 propuesto. a) Sistema de taxonomía jerárquica. b) información estadística.,
desafíos del IP102 propuesto
Figura 2: desafíos del conjunto de datos IP102 propuesto. a) distribución desequilibrada. (b) Intra- & varianza entre clases.,
Benchmark Experiments
Classification performance of handcrafted and deep features
Classification performance with different hierarchical labels
Detection performance
More examples
