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- 2022
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2022
LDD: A Dataset for Grape Diseases Object Detection and Instance Segmentation
摘要： 实例分割任务是众所周知的目标检测任务的扩展，在许多领域都有很大的帮助，如精确农业：能够自动识别植物器官及其可能相关的疾病，可以有效地扩大规模和自动化作物监测及其疾病控制。为了解决与葡萄藤植物早期疾病检测和诊断相关的问题，我们建立了一个新的数据集，目的是通过实例分割方法推进疾病识别的技术水平。这是通过收集在自然环境中受疾病影响的叶子和葡萄簇的图像来实现的。该数据集包含10种物体类型的照片，其中包括有或没有葡萄八种常见葡萄疾病症状的叶子和葡萄，共计1092张图片中的17706个标记实例。为了对数据集的特征提供一个完整的观点，提出了多种统计措施。以Mask R-CNN [6]和R 3 -CNN [10]模型所达成的目标检测和实例分割任务的初步结果作为基线，表明该程序能够对疾病自动症状识别的目标取得有希望的结果。
