Kumpulan data gambar berkualitas tinggi yang berisi buah-buahan dan sayuran. Buah-buahan dan sayuran berikut disertakan: Apel (varietas berbeda: Crimson Snow, Golden, Golden-Red, Granny Smith, Pink Lady, Red, Red Delicious), Aprikot, Alpukat, Alpukat matang, Pisang (Kuning, Merah, Lady Finger) , Bit Merah, Blueberry, Buah Kaktus, Blewah (2 varietas), Belimbing, Kembang Kol, Ceri (varietas berbeda, Rainier), Lilin Ceri (Kuning, Merah, Hitam), Kastanye, Clementine, Cocos, Jagung (dengan kulitnya), Mentimun (matang), Kurma, Terong, Ara, Akar Jahe, Granadilla, Anggur (Biru, Merah Muda, Putih (varietas berbeda)), Grapefruit (Merah Muda, Putih), Jambu Biji, Kemiri, Huckleberry, Kiwi, Kaki, Kohlrabi, Kumsquats, Lemon (normal, Meyer), Jeruk Nipis, Leci, Mandarin, Mangga (Hijau, Merah), Mangostan, Maracuja, Melon Piel de Sapo, Mulberry, Nektarin (Biasa, Datar), Kacang (Hutan, Kemiri), Bawang (Merah, Putih), Jeruk, Pepaya, Markisa, Persik (varietas berbeda), Pepino, Pir (varietas berbeda, Abate, Forelle , Kaiser, Monster, Merah, Batu, Williams), Lada (Merah, Hijau, Oranye, Kuning), Physalis (normal, dengan Sekam), Nanas (normal, Mini), Pitahaya Merah, Plum (berbeda varietas), Delima, Pomelo Sweetie, Kentang (Merah, Manis, Putih), Quince, Rambutan, Raspberry, Redcurrant, Salak, Strawberry (normal, Wedge), Tamarillo, Tangelo, Tomat (varietas berbeda, Maroon, Cherry Red, Yellow, belum matang, Hati), Kenari, Semangka.
Jumlah total gambar: 90483.
Ukuran set pelatihan: 67692 gambar (satu buah atau sayuran per gambar).
Ukuran set pengujian: 22688 gambar (satu buah atau sayuran per gambar).
Ukuran set multi-buah: 103 gambar (lebih dari satu buah (atau kelas buah) per gambar)
Jumlah kelas : 131 (buah dan sayur).
Ukuran gambar: 100x100 piksel.
Format nama file: image_index_100.jpg (misalnya 32_100.jpg) atau r_image_index_100.jpg (misalnya r_32_100.jpg) atau r2_image_index_100.jpg atau r3_image_index_100.jpg. "r" berarti buah yang diputar. "r2" berarti buah diputar pada sumbu ke-3. "100" berasal dari ukuran gambar (100x100 piksel).
Varietas yang berbeda dari buah yang sama (misalnya apel) disimpan sebagai buah yang termasuk dalam kelas yang berbeda.
Folder Pelatihan dan Tes berisi gambar untuk tujuan pelatihan dan pengujian.
Folder test-multiple_fruits berisi gambar dengan banyak buah. Beberapa di antaranya sebagian tertutup oleh buah-buahan lainnya. Ini adalah tes yang sangat baik untuk deteksi dunia nyata.
Folder src/image_classification berisi kode python untuk melatih jaringan saraf. Ini menggunakan perpustakaan TensorFlow 2.0.
Folder src/image_classification_tf_1.8.0 berisi kode python versi lama untuk melatih jaringan saraf. Ini menggunakan perpustakaan TensorFlow 1.8.0.
Folder src/utils berisi kode C++ yang digunakan untuk mengekstrak buah atau sayuran dari latar belakang.
Makalah folder berisi makalah penelitian yang terkait dengan kumpulan data ini.
Dataset juga dapat diunduh dari: Kaggle
Horea Muresan, Mihai Oltean, Pengenalan buah dari gambar menggunakan pembelajaran mendalam, Acta Univ. Sapientiae, Informatika Vol. 10, Edisi 1, hlm.26-42, 2018.
Buah-buahan dan sayur-sayuran ditanam pada poros motor berkecepatan rendah (3 rpm) dan direkam film pendek berdurasi 20 detik.
Kamera Logitech C920 digunakan untuk memotret buah-buahan. Ini adalah salah satu webcam terbaik yang tersedia.
Di belakang buah-buahan kami letakkan selembar kertas putih sebagai latar belakang.
Namun karena variasi kondisi pencahayaan, latar belakangnya tidak seragam dan kami menulis algoritma khusus yang mengekstrak buah dari latar belakang. Algoritma ini adalah jenis pengisian banjir: kita mulai dari setiap tepi gambar dan menandai semua piksel di sana, lalu kita menandai semua piksel yang ditemukan di lingkungan piksel yang sudah ditandai yang jarak antar warnanya kurang dari nilai yang ditentukan. Kami mengulangi langkah sebelumnya hingga tidak ada lagi piksel yang dapat ditandai.
Semua piksel yang ditandai dianggap sebagai latar belakang (yang kemudian diisi dengan warna putih) dan piksel lainnya dianggap milik objek.
Nilai maksimum jarak antara 2 piksel tetangga merupakan parameter algoritma dan diatur (melalui trial and error) untuk setiap film.
Gambar dari folder test-multiple_fruits dibuat dengan ponsel Nexus 5X.
Kami telah menjalankan TensorFlow pada data ini dan hasilnya disajikan dalam makalah penelitian ini.
Buah-buahan difilmkan pada tanggal yang diberikan di bawah ini (YYYY.MM.DD):
25.02.2017 - Apple (emas).
28.02.2017 - Apel (Merah Kuning 1, merah, emas2), Kiwi, Pir, Grapefruit, Lemon, Jeruk, Stroberi.
05.03.2017 - Apple (emas3, Braeburn, Granny Smith, merah2).
07.03.2017 - Apple (merah3).
10.05.2017 - Plum, Persik, Persik datar, Aprikot, Nektarin, Delima.
27.05.2017 - Alpukat, Pepaya, Anggur, Ceri.
25.12.2017 - Belimbing, Buah kaktus, Granadilla, Kaki, Kumsquat, Markisa, Alpukat matang, Quince.
28.12.2017 - Clementine, Cocos, Mangga, Jeruk Nipis, Leci.
31.12.2017 - Apel Merah Lezat, Monster Pir, Anggur Putih.
2018.01.14 - Pisang, Grapefruit Pink, Mandarin, Nanas, Tangelo.
19.01.2018 - Huckleberry, Raspberry.
26.01.2018 - Kurma, Maracuja, Plum 2, Salak, Tamarillo.
2018.02.05 - Jambu Biji, Anggur Putih 2, Lemon Meyer
2018.02.07 - Pisang Merah, Pepino, Pitahaya Merah.
08.02.2018 - Pear Abate, Pear Williams.
22.05.2018 - Lemon diputar, Delima diputar.
24.05.2018 - Cherry Rainier, Cherry 2, Irisan Stroberi.
26.05.2018 - Blewah (2 varietas).
31.05.2018 - Melon Piel de Sapo.
05.06.2018 - Nanas Mini, Physalis, Physalis dengan Sekam, Rumbutan.
08.06.2018 - Murbei, Kismis Merah.
16.06.2018 - Ceri Merah, Kemiri, Kenari, Tomat.
17.06.2018 - Cherry Wax (Kuning, Merah, Hitam).
19.08.2018 - Apel Merah Kuning 2, Anggur Biru, Anggur Putih 2, Anggur Putih 3, Persik 2, Plum 3, Tomat Maroon, Tomat 1-4.
20.12.20 - Kacang Kemiri, Pir Kaiser, Tomat Kuning.
21.12.2018 - Jari Pisang Wanita, Kastanye, Manggis.
22.12.2018 - Pomelo Sayang.
21.04.2019 - Apple Crimson Snow, Apple Pink Lady, Blueberry, Kohlrabi, Mango Red, Pear Red, Pepper (Merah, Kuning, Hijau).
18.06.2019 - Bit Merah, Jagung, Akar Jahe, Nektarin Rata, Kacang Hutan, Bawang Merah, Bawang Merah Kupas, Bawang Putih, Kentang Merah, Kentang Merah Cuci, Kentang Manis, Kentang Putih.
07.07.2019 - Kembang Kol, Terong, Pir Forelle, Lada Jeruk, Hati Tomat.
22.09.2019 - Kulit Jagung, Mentimun Matang, Ara, Pir 2, Batu Pir, Tomat Belum Matang, Semangka.
Lisensi MIT
Hak Cipta (c) 2017-2020 Mihai Oltean, Horea Muresan
Izin dengan ini diberikan, secara gratis, kepada siapa pun yang memperoleh salinan perangkat lunak ini dan file dokumentasi terkait ("Perangkat Lunak"), untuk menggunakan Perangkat Lunak tanpa batasan, termasuk namun tidak terbatas pada hak untuk menggunakan, menyalin, memodifikasi, menggabungkan , mempublikasikan, mendistribusikan, mensublisensikan, dan/atau menjual salinan Perangkat Lunak, dan mengizinkan orang yang menerima Perangkat Lunak untuk melakukan hal tersebut, dengan tunduk pada ketentuan berikut:
Pemberitahuan hak cipta di atas dan pemberitahuan izin ini akan disertakan dalam semua salinan atau sebagian besar Perangkat Lunak.
PERANGKAT LUNAK INI DISEDIAKAN "APA ADANYA", TANPA JAMINAN APA PUN, TERSURAT MAUPUN TERSIRAT, TERMASUK NAMUN TIDAK TERBATAS PADA JAMINAN KELAYAKAN UNTUK DIPERDAGANGKAN, KESESUAIAN UNTUK TUJUAN TERTENTU, DAN TIDAK ADA PELANGGARAN. DALAM KEADAAN APA PUN PENULIS ATAU PEMEGANG HAK CIPTA TIDAK BERTANGGUNG JAWAB ATAS KLAIM, KERUSAKAN, ATAU TANGGUNG JAWAB LAINNYA, BAIK DALAM TINDAKAN KONTRAK, HUKUM ATAU LAINNYA, YANG TIMBUL DARI, ATAU SEHUBUNGAN DENGAN PERANGKAT LUNAK ATAU PENGGUNAAN ATAU HAL-HAL LAIN DALAM PERANGKAT LUNAK.
