研究成果

画像によるコムギ穂自動検出のための大規模なデータベースを作成 〜農業および研究現場に使えるAIツールの開発に期待〜
2020/8/21

【原題】 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

 

発表者

郭 威(東京大学 大学院農学生命科学研究科 附属生態調和農学機構 助教) 【責任著者】

 

発表のポイント

  • 国際協力のもと、7か国、9研究機関の十数名の研究者が汎用性を高めた画像による穂の自動検出のための大規模なデータベースを作成しました
  • コムギのAI研究のための国際的な画像収集プラットフォームおよび認識基準を構築しました
  • 本データを契機にして、コムギの穂認識を目的とした世界的な画像認識コンペティションが開かれました。これから農学分野におけるAI研究の加速化が期待されます

 

詳細は 東京大学大学院農学生命科学研究科プレスリリース をご覧ください。

 

発表誌情報

E. David, Shouyang Madec, Pouria Sadeghi-Tehran, Helge Aasen, B. Zheng, Simon Liu, Norbert Kirchgessner, Goro Ishikawa, Koichi Nagasawa, Minhajul A. Badhon, Curtis Pozniak, Benoit de Solan, Andreas Hund, Scott C. Chapman, Fred Baret, Ian Stavness, and Wei Guo. 2020 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. Plant Phenomics

URL: https://doi.org/10.34133/2020/3521852

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