eContaFruto MOrangeT:

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Thiago Teixeira
Data de Publicação: 2024
Outros Autores: Ternes, Sônia, Souza, Kleber Xavier Sampaio de, Camargo Neto, João, Koenigkan, Luciano Vieira
Tipo de documento: Conjunto de dados
Título da fonte: Repositório de Dados de Pesquisa da EMBRAPA (Redape)
Texto Completo: https://doi.org/10.48432/OI7BFG
Resumo: <h2 id="econtafruto-moranget-base-de-dados-para-rastreamento-de-laranjas-por-imagem">eContaFruto MOrangeT: Base de dados para rastreamento de laranjas por imagem</h2> <p>Base de dados para rastreamento de laranjas em campo, desenvolvida no projeto eContaFruto (parceria Embrapa Agricultural Digital e PES/Fundecitrus). Esta base utiliza o formato de arquivos proposto pelo <a href="https://motchallenge.net">MOT Challenge</a>, descrito por <a href="https://arxiv.org/abs/1603.00831">Milan et al. (2016)</a>. A base é identificada pelo <strong><a href="https://doi.org/10.48432/OI7BFG">DOI 10.48432/OI7BFG</a></strong>.</p> <figure> <img src="./banner.jpg" alt="" /><figcaption>Banner - laranja rastreada</figcaption> </figure> <h3 id="por-que-esta-base-foi-criada">Por que esta base foi criada?</h3> <p>Esta base foi criada para a avaliação de sistemas de contagem de frutos (laranjas) em imagens.</p> <p>A <em>detecção</em> de frutos em imagens é uma etapa importante no processo de contagem de frutos. Para o treinamento de detectores de laranjas, outra base de dados foi criada, a <em><a href="https://doi.org/10.48432/IG6VIQ">eContaFruto OranDet</a></em>. Porém, a detecção de frutos <strong>não é suficiente</strong> para o problema de contagem: devido às dimensões da laranjeira, ao espaçamento entre as plantas, à resolucão e à largura de campo das câmeras, um processo de <em>varredura</em> deve ser realizado. Nessa varredura, envolvendo diversas imagens (ou sequências de vídeo), os mesmos frutos são vistos repetidas vezes, alguns deles saindo e retornando ao campo de visão da câmera. Oclusões por galhos, folhas ou mesmo outros frutos são comuns, fazendo com que o fruto desapareça e retorne diversas vezes à cena. Um processo de contagem de frutos acurado deve ser capaz de identificar apropriadamente os frutos, evitando contabilizar a mesma laranja mais de uma vez.</p> <p>No projeto eContaFruto, abordamos esse problema como um problema de <em>rastreamento múltiplo de objetos</em> (<em>multiple object tracking</em> - MOT) com relocalização tridimensional. A presente base de dados permite a avaliação de algoritmos para detecção, rastreamento e localização de laranjas, a partir de <em>ground-truth</em> produzido para sequências de imagens obtidas em campo.</p> <p>Para uma descrição completa da base de dados, consulte o arquivo LEIAME.md.</p>
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A base é identificada pelo <strong><a href="https://doi.org/10.48432/OI7BFG">DOI 10.48432/OI7BFG</a></strong>.</p> <figure> <img src="./banner.jpg" alt="" /><figcaption>Banner - laranja rastreada</figcaption> </figure> <h3 id="por-que-esta-base-foi-criada">Por que esta base foi criada?</h3> <p>Esta base foi criada para a avaliação de sistemas de contagem de frutos (laranjas) em imagens.</p> <p>A <em>detecção</em> de frutos em imagens é uma etapa importante no processo de contagem de frutos. Para o treinamento de detectores de laranjas, outra base de dados foi criada, a <em><a href="https://doi.org/10.48432/IG6VIQ">eContaFruto OranDet</a></em>. Porém, a detecção de frutos <strong>não é suficiente</strong> para o problema de contagem: devido às dimensões da laranjeira, ao espaçamento entre as plantas, à resolucão e à largura de campo das câmeras, um processo de <em>varredura</em> deve ser realizado. Nessa varredura, envolvendo diversas imagens (ou sequências de vídeo), os mesmos frutos são vistos repetidas vezes, alguns deles saindo e retornando ao campo de visão da câmera. Oclusões por galhos, folhas ou mesmo outros frutos são comuns, fazendo com que o fruto desapareça e retorne diversas vezes à cena. Um processo de contagem de frutos acurado deve ser capaz de identificar apropriadamente os frutos, evitando contabilizar a mesma laranja mais de uma vez.</p> <p>No projeto eContaFruto, abordamos esse problema como um problema de <em>rastreamento múltiplo de objetos</em> (<em>multiple object tracking</em> - MOT) com relocalização tridimensional. A presente base de dados permite a avaliação de algoritmos para detecção, rastreamento e localização de laranjas, a partir de <em>ground-truth</em> produzido para sequências de imagens obtidas em campo.</p> <p>Para uma descrição completa da base de dados, consulte o arquivo LEIAME.md.</p><h2 id="econtafruto-moranget-dataset-for-image-based-orange-tracking">eContaFruto MOrangeT: Dataset for image-based orange tracking</h2> <p>Dataset for tracking oranges in the field, developed in the eContaFruto project (partnership Embrapa Digital Agriculture and PES/Fundecitrus). This database uses the file format proposed by the <a href="https://motchallenge.net">MOT Challenge</a>, described by <a href="https://arxiv.org/abs/1603.00831">Milan et al. (2016)</a>. The dataset is identified by <a href="https://doi.org/10.48432/OI7BFG"><strong>DOI 10.48432/OI7BFG</strong></a> .</p> <figure> <img src="./banner.jpg" alt="" /><figcaption>Banner - laranja rastreada</figcaption> </figure> <h3 id="motivation-for-creating-this-dataset">Motivation for creating this dataset</h3> <h4 id="why-was-this-base-created">Why was this base created?</h4> <p>This database was created for the evaluation of image-based fruit (orange) counting systems.</p> <p><em>Detection</em> in images is an important step in a fruit counting process. For training orange detectors, another database was created, <a href="https://doi.org/10.48432/IG6VIQ"><em>eContaFruto OranDet</em></a> . However, fruit detection <strong>is not sufficient</strong> for the counting problem: due to the dimensions of the orange tree, the spacing between plants, the resolution and cameras’ field of view (FOV), a <em>scanning</em> process must be carried out. In this scan, involving several images (or video sequences), the same fruits are seen repeatedly, some of them leaving and returning to the camera’s field of view. Occlusions by branches, leaves or even other fruits are common, causing the fruit to disappear and return to the scene several times. An accurate fruit counting process must be able to properly identify fruits, avoiding counting the same orange more than once.</p> <p>In the eContaFruto project, we approach this problem as a <em>multiple object tracking</em> ( MOT) problem with three-dimensional relocalization. The present database allows the evaluation of algorithms for detecting, tracking and locating oranges, based on <em>ground-truth</em> produced for image sequences obtained in the field.</p> <p> For a full description of this dataset, see the README.md file.</p>2024-01-23info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://www.redape.dados.embrapa.br/licenses/embrapa-by-nc-4.0.xhtmlAgricultural SciencesComputer and Information ScienceMachine learningImage processingCitrus fruitsYield forecastinginfo:eu-repo/semantics/datasetinfo:eu-repo/semantics/datasetinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionDatasetreponame:Repositório de Dados de Pesquisa da EMBRAPA (Redape)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPARepositório de Dados de PesquisaPUBhttps://www.redape.dados.embrapa.br/oaiopendoar:2024-03-20T09:48:57.657857Repositório de Dados de Pesquisa da EMBRAPA (Redape) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)falsedoi:10.48432/OI7BFG
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description <h2 id="econtafruto-moranget-base-de-dados-para-rastreamento-de-laranjas-por-imagem">eContaFruto MOrangeT: Base de dados para rastreamento de laranjas por imagem</h2> <p>Base de dados para rastreamento de laranjas em campo, desenvolvida no projeto eContaFruto (parceria Embrapa Agricultural Digital e PES/Fundecitrus). Esta base utiliza o formato de arquivos proposto pelo <a href="https://motchallenge.net">MOT Challenge</a>, descrito por <a href="https://arxiv.org/abs/1603.00831">Milan et al. (2016)</a>. A base é identificada pelo <strong><a href="https://doi.org/10.48432/OI7BFG">DOI 10.48432/OI7BFG</a></strong>.</p> <figure> <img src="./banner.jpg" alt="" /><figcaption>Banner - laranja rastreada</figcaption> </figure> <h3 id="por-que-esta-base-foi-criada">Por que esta base foi criada?</h3> <p>Esta base foi criada para a avaliação de sistemas de contagem de frutos (laranjas) em imagens.</p> <p>A <em>detecção</em> de frutos em imagens é uma etapa importante no processo de contagem de frutos. Para o treinamento de detectores de laranjas, outra base de dados foi criada, a <em><a href="https://doi.org/10.48432/IG6VIQ">eContaFruto OranDet</a></em>. Porém, a detecção de frutos <strong>não é suficiente</strong> para o problema de contagem: devido às dimensões da laranjeira, ao espaçamento entre as plantas, à resolucão e à largura de campo das câmeras, um processo de <em>varredura</em> deve ser realizado. Nessa varredura, envolvendo diversas imagens (ou sequências de vídeo), os mesmos frutos são vistos repetidas vezes, alguns deles saindo e retornando ao campo de visão da câmera. Oclusões por galhos, folhas ou mesmo outros frutos são comuns, fazendo com que o fruto desapareça e retorne diversas vezes à cena. Um processo de contagem de frutos acurado deve ser capaz de identificar apropriadamente os frutos, evitando contabilizar a mesma laranja mais de uma vez.</p> <p>No projeto eContaFruto, abordamos esse problema como um problema de <em>rastreamento múltiplo de objetos</em> (<em>multiple object tracking</em> - MOT) com relocalização tridimensional. A presente base de dados permite a avaliação de algoritmos para detecção, rastreamento e localização de laranjas, a partir de <em>ground-truth</em> produzido para sequências de imagens obtidas em campo.</p> <p>Para uma descrição completa da base de dados, consulte o arquivo LEIAME.md.</p>
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