Globaler Weizenkopf-Datensatz
Der Globale Weizenkopf-Datensatz ist eine Sammlung von Bildern, die die Entwicklung genauer Modelle zur Erkennung von Weizenköpfen für Anwendungen in der Weizenphänotypisierung und im Pflanzenmanagement unterstützen soll. Weizenköpfe, auch als Ähren bekannt, sind die korntragenden Teile der Weizenpflanze. Eine genaue Schätzung der Dichte und Größe der Weizenköpfe ist für die Beurteilung der Gesundheit, der Reife und des Ertragspotenzials der Pflanzen unerlässlich. Der Datensatz, der in Zusammenarbeit von neun Forschungsinstituten aus sieben Ländern erstellt wurde, deckt mehrere Anbauregionen ab, um eine gute Verallgemeinerbarkeit der Modelle in verschiedenen Umgebungen zu gewährleisten.
Wesentliche Merkmale
- Der Datensatz enthält über 3.000 Trainingsbilder aus Europa (Frankreich, Großbritannien, Schweiz) und Nordamerika (Kanada).
- Sie enthält etwa 1.000 Testbilder aus Australien, Japan und China.
- Bei den Bildern handelt es sich um Freilandaufnahmen, die die natürliche Variabilität im Aussehen der Weizenköpfe einfangen.
- Zu den Anmerkungen gehören Bounding Boxes für Weizenköpfe zur Unterstützung der Objekterkennung.
Struktur des Datensatzes
Der Globale Weizenkopfdatensatz ist in zwei Hauptteilmengen unterteilt:
- Trainingssatz: Dieser Teilsatz enthält über 3.000 Bilder aus Europa und Nordamerika. Die Bilder sind mit Bounding-Boxen für Weizenköpfe beschriftet, die die Grundlage für das Training von Objekterkennungsmodellen bilden.
- Testsatz: Dieser Teilsatz besteht aus etwa 1.000 Bildern aus Australien, Japan und China. Diese Bilder werden verwendet, um die Leistung der trainierten Modelle bei unbekannten Genotypen, Umgebungen und Beobachtungsbedingungen zu bewerten.
Anwendungen
Der Global Wheat Head Dataset wird häufig zum Trainieren und Bewerten von Deep-Learning-Modellen für die Erkennung von Weizenköpfen verwendet. Die vielfältigen Bilder des Datensatzes, die ein breites Spektrum an Erscheinungsbildern, Umgebungen und Bedingungen abbilden, machen ihn zu einer wertvollen Ressource für Forscher und Praktiker im Bereich der Pflanzenphänotypisierung und des Pflanzenmanagements.
Datensatz YAML
Eine YAML-Datei (Yet Another Markup Language) wird zur Definition der Dataset-Konfiguration verwendet. Sie enthält Informationen über die Pfade des Datensatzes, Klassen und andere relevante Informationen. Im Falle des Global Wheat Head Dataset ist die Datei GlobalWheat2020.yaml Datei wird verwaltet unter https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/GlobalWheat2020.yaml.
ultralytics/cfg/datasets/GlobalWheat2020.yaml
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# Global Wheat 2020 dataset https://www.global-wheat.com/ by University of Saskatchewan
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/globalwheat2020/
# Example usage: yolo train data=GlobalWheat2020.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── GlobalWheat2020 ← downloads here (7.0 GB)
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/GlobalWheat2020 # dataset root dir
train: # train images (relative to 'path') 3422 images
- images/arvalis_1
- images/arvalis_2
- images/arvalis_3
- images/ethz_1
- images/rres_1
- images/inrae_1
- images/usask_1
val: # val images (relative to 'path') 748 images (WARNING: train set contains ethz_1)
- images/ethz_1
test: # test images (optional) 1276 images
- images/utokyo_1
- images/utokyo_2
- images/nau_1
- images/uq_1
# Classes
names:
0: wheat_head
# Download script/URL (optional) ---------------------------------------------------------------------------------------
download: |
from ultralytics.utils.downloads import download
from pathlib import Path
# Download
dir = Path(yaml['path']) # dataset root dir
urls = ['https://zenodo.org/record/4298502/files/global-wheat-codalab-official.zip',
'https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/GlobalWheat2020_labels.zip']
download(urls, dir=dir)
# Make Directories
for p in 'annotations', 'images', 'labels':
(dir / p).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# Move
for p in 'arvalis_1', 'arvalis_2', 'arvalis_3', 'ethz_1', 'rres_1', 'inrae_1', 'usask_1', \
'utokyo_1', 'utokyo_2', 'nau_1', 'uq_1':
(dir / 'global-wheat-codalab-official' / p).rename(dir / 'images' / p) # move to /images
f = (dir / 'global-wheat-codalab-official' / p).with_suffix('.json') # json file
if f.exists():
f.rename((dir / 'annotations' / p).with_suffix('.json')) # move to /annotations
Verwendung
Um ein YOLO11n-Modell auf dem Global Wheat Head Dataset für 100 Epochen mit einer Bildgröße von 640 zu trainieren, können Sie die folgenden Codeschnipsel verwenden. Eine umfassende Liste der verfügbaren Argumente finden Sie auf der Seite Modelltraining.
Beispiel für einen Zug
Beispieldaten und Anmerkungen
Der Globale Weizenkopfdatensatz enthält eine Vielzahl von Bildern von Weizenköpfen im Freien, die die natürliche Variabilität des Aussehens von Weizenköpfen, der Umgebung und der Bedingungen erfassen. Hier sind einige Beispiele von Daten aus dem Datensatz mit den entsprechenden Anmerkungen:
- Erkennung von Weizenköpfen: Dieses Bild zeigt ein Beispiel für die Erkennung von Weizenköpfen, wobei die Weizenköpfe mit Bounding Boxes versehen sind. Der Datensatz bietet eine Vielzahl von Bildern, um die Entwicklung von Modellen für diese Aufgabe zu erleichtern.
Das Beispiel zeigt die Vielfalt und Komplexität der Daten im Global Wheat Head Dataset und unterstreicht die Bedeutung einer genauen Erkennung von Weizenköpfen für Anwendungen in der Weizenphänotypisierung und im Pflanzenmanagement.
Zitate und Danksagungen
Wenn Sie den Global Wheat Head Dataset in Ihrer Forschungs- oder Entwicklungsarbeit verwenden, zitieren Sie bitte das folgende Papier:
@article{david2020global,
title={Global Wheat Head Detection (GWHD) Dataset: A Large and Diverse Dataset of High-Resolution RGB-Labelled Images to Develop and Benchmark Wheat Head Detection Methods},
author={David, Etienne and Madec, Simon and Sadeghi-Tehran, Pouria and Aasen, Helge and Zheng, Bangyou and Liu, Shouyang and Kirchgessner, Norbert and Ishikawa, Goro and Nagasawa, Koichi and Badhon, Minhajul and others},
journal={arXiv preprint arXiv:2005.02162},
year={2020}
}
Wir möchten uns bei den Forschern und Institutionen bedanken, die zur Erstellung und Pflege des Global Wheat Head Dataset beigetragen haben, das eine wertvolle Ressource für die Pflanzenphänotypisierungs- und Pflanzenmanagement-Forschungsgemeinschaft darstellt. Weitere Informationen über den Datensatz und seine Ersteller finden Sie auf der Website des Global Wheat Head Dataset.
FAQ
Wofür wird der Global Wheat Head Dataset verwendet?
Der Globale Weizenkopf-Datensatz wird hauptsächlich für die Entwicklung und das Training von Deep-Learning-Modellen zur Erkennung von Weizenköpfen verwendet. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen in der Weizenphänotypisierung und im Erntemanagement und ermöglicht genauere Schätzungen der Dichte und Größe von Weizenköpfen sowie des gesamten Ertragspotenzials der Ernte. Genaue Erkennungsmethoden helfen bei der Beurteilung der Gesundheit und Reife von Pflanzen, was für ein effizientes Pflanzenmanagement unerlässlich ist.
Wie trainiere ich ein YOLO11n-Modell mit dem Global Wheat Head Dataset?
Um ein YOLO11n-Modell auf dem Global Wheat Head Dataset zu trainieren, können Sie die folgenden Codeschnipsel verwenden. Stellen Sie sicher, dass Sie die GlobalWheat2020.yaml Konfigurationsdatei, in der die Pfade zu den Datensätzen und Klassen angegeben sind:
Beispiel für einen Zug
Eine umfassende Liste der verfügbaren Argumente finden Sie auf der Seite Modellschulung.
Was sind die wichtigsten Merkmale des Global Wheat Head Dataset?
Zu den wichtigsten Merkmalen des Global Wheat Head Dataset gehören:
- Über 3.000 Schulungsbilder aus Europa (Frankreich, Großbritannien, Schweiz) und Nordamerika (Kanada).
- Ungefähr 1.000 Testbilder aus Australien, Japan und China.
- Hohe Variabilität im Aussehen der Weizenköpfe aufgrund unterschiedlicher Wachstumsbedingungen.
- Detaillierte Anmerkungen mit Bounding Boxen für Weizenköpfe zur Unterstützung von Objekterkennungsmodellen.
Diese Merkmale erleichtern die Entwicklung robuster Modelle, die sich über mehrere Regionen hinweg verallgemeinern lassen.
Wo finde ich die Konfigurations-YAML-Datei für den Global Wheat Head Dataset?
Die YAML-Konfigurationsdatei für den Global Wheat Head Dataset mit dem Namen GlobalWheat2020.yamlist auf GitHub verfügbar. Sie können auf sie zugreifen unter Link. Diese Datei enthält notwendige Informationen über Datensatzpfade, Klassen und andere Konfigurationsdetails, die für das Modelltraining in Ultralytics YOLO benötigt werden.
Warum ist die Weizenkopferkennung für den Pflanzenbau wichtig?
Die Erkennung von Weizenköpfen ist für das Erntemanagement von entscheidender Bedeutung, da sie eine genaue Schätzung der Dichte und Größe von Weizenköpfen ermöglicht, die für die Bewertung der Gesundheit, des Reifegrads und des Ertragspotenzials von Pflanzen unerlässlich sind. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Modellen, die auf Datensätzen wie dem Global Wheat Head Dataset trainiert wurden, können Landwirte und Forscher ihre Ernten besser überwachen und verwalten, was zu einer verbesserten Produktivität und einem optimierten Ressourceneinsatz in der Landwirtschaft führt. Dieser technologische Fortschritt unterstützt Initiativen für nachhaltige Landwirtschaft und Ernährungssicherheit.
Weitere Informationen über Anwendungen von KI in der Landwirtschaft finden Sie unter KI in der Landwirtschaft.
