果物と野菜を含む高品質の画像データセット。以下の果物と野菜が含まれます: リンゴ (さまざまな品種: クリムゾン スノー、ゴールデン、ゴールデン レッド、グラニー スミス、ピンク レディー、レッド、レッド デリシャス)、アプリコット、アボカド、熟したアボカド、バナナ (イエロー、レッド、レディ フィンガー) 、ビーツレッド、ブルーベリー、サボテン果実、マスクメロン（2品種）、カランブラ、カリフラワー、チェリー（各種、レーニア）、チェリーワックス（イエロー、赤、黒）、栗、クレメンタイン、ココス、トウモロコシ（皮付き）、キュウリ（完熟）、デーツ、ナス、イチジク、根生姜、グラナディラ、ブドウ（青、ピンク、白（品種違い））、グレープフルーツ（ピンク、ホワイト）、グアバ、ヘーゼルナッツ、ハックルベリー、キウイ、カキ、コールラビ、クムスクワット、レモン（ノーマル、マイヤー）、ライム、ライチ、マンダリン、マンゴー (緑、赤)、マンゴスタン、マラクジャ、メロン ピエル デ サポ、桑の実、ネクタリン (レギュラー、フラット)、ナッツ (フォレスト、ピーカン)、玉ねぎ (赤、白)、オレンジ、パパイヤ、パッション フルーツ、ピーチ（品種）、ペピーノ、梨（品種、アバーテ、フォーレル、カイザー、モンスター、レッド、ストーン、ウィリアムズ）、ペッパー（レッド、グリーン、オレンジ、イエロー）、ホオズキ（ノーマル、殻付き）、パイナップル（ノーマル、ミニ）、ピタハヤレッド、プラム（さまざまな品種）、ザクロ、ザボンスウィーティー、ジャガイモ（赤、スイート、白）、マルメロ、ランブータン、ラズベリー、スグリ、サラック、イチゴ（ノーマル、ウェッジ）、タマリロ、タンジェロ、トマト（さまざまな品種、マルーン、チェリーレッド、イエロー、ノット）熟した、ハート）、クルミ、スイカ。
総画像数: 90483。
トレーニング セットのサイズ: 67692 画像 (画像ごとに 1 つの果物または野菜)。
テスト セットのサイズ: 22688 画像 (画像ごとに 1 つの果物または野菜)。
マルチフルーツセットのサイズ: 103 画像 (画像ごとに複数のフルーツ (またはフルーツクラス))
クラス数: 131 (果物と野菜)。
画像サイズ: 100x100 ピクセル。
ファイル名の形式: image_index_100.jpg (例: 32_100.jpg) または r_image_index_100.jpg (例: r_32_100.jpg) または r2_image_index_100.jpg または r3_image_index_100.jpg。 「r」は回転フルーツを表します。 「r2」は、フルーツが 3 番目の軸を中心に回転されたことを意味します。 「100」は画像サイズ (100x100 ピクセル) に由来します。
同じ果物 (たとえばリンゴ) の異なる品種は、異なるクラスに属するものとして保存されます。
Training および Test フォルダーには、トレーニングおよびテスト目的の画像が含まれています。
フォルダー test-multiple_fruits には、複数の果物を含む画像が含まれています。一部は他の果物で部分的に覆われています。これは、現実世界の検出のための優れたテストです。
フォルダー src/image_classification には、ニューラル ネットワークをトレーニングするための Python コードが含まれています。 TensorFlow 2.0 ライブラリを使用します。
フォルダー src/image_classification_tf_1.8.0 には、ニューラル ネットワークをトレーニングするための古いバージョンの Python コードが含まれています。 TensorFlow 1.8.0 ライブラリを使用します。
フォルダー src/utils には、背景から果物や野菜を抽出するために使用される C++ コードが含まれています。
フォルダーの論文には、このデータセットに関連する研究論文が含まれています。
データセットは、Kaggle からダウンロードすることもできます。
Horea Muresan、Mihai Oltean、深層学習を使用した画像からの果物認識、アクタ大学。サピエンティア、インフォマティカ Vol. 10、第 1 号、26 ～ 42 ページ、2018 年。
果物と野菜を低速モーター (3 rpm) のシャフトに植え、20 秒の短いムービーを記録しました。
果物の撮影には Logitech C920 カメラが使用されました。これは入手可能なウェブカメラの中で最高のものの 1 つです。
果物の後ろに背景として白い紙を置きました。
ただし、照明条件の変化により、背景は均一ではないため、背景から果物を抽出する専用のアルゴリズムを作成しました。このアルゴリズムは塗りつぶしタイプです。画像の各エッジから開始して、そこにあるすべてのピクセルをマークし、次に、すでにマークされているピクセルの近傍で見つかった、色間の距離が所定の値未満であるすべてのピクセルをマークします。マークできるピクセルがなくなるまで、前のステップを繰り返します。
マークされたすべてのピクセルは背景 (その後白で塗りつぶされる) とみなされ、残りのピクセルはオブジェクトに属するものとみなされます。
隣接する 2 つのピクセル間の距離の最大値はアルゴリズムのパラメーターであり、映画ごとに (試行錯誤によって) 設定されます。
test-multiple_fruits フォルダーの写真は、Nexus 5X 携帯電話で作成されました。
これらのデータに対して TensorFlow を実行し、その結果をこの研究論文に示します。
フルーツは以下の日付 (YYYY.MM.DD) に撮影されました。
2017.02.25 - アップル（金色）。
2017.02.28 - リンゴ（赤黄1、赤、金2）、キウイ、洋梨、グレープフルーツ、レモン、オレンジ、イチゴ。
2017.03.05 - Apple (golden3、Braeburn、Granny Smith、red2)。
2017.03.07 - アップル (red3)。
2017.05.10 - プラム、ピーチ、ピーチフラット、アプリコット、ネクタリン、ザクロ。
2017.05.27 - アボカド、パパイヤ、ブドウ、チェリー。
2017.12.25 - ゴレンシ、サボテンの果実、グラナディラ、カキ、クムスクワット、パッション フルーツ、熟したアボカド、マルメロ。
2017.12.28 - クレメンタイン、ココス、マンゴー、ライム、ライチ。
2017.12.31 - アップルレッドデリシャス、ペアモンスター、グレープホワイト。
2018.01.14 - バナナ、グレープフルーツ ピンク、マンダリン、パイナップル、タンジェロ。
2018.01.19 - ハックルベリー、ラズベリー。
2018.01.26 - デーツ、マラクジャ、プラム 2、サラック、タマリロ。
2018.02.05 - グアバ、グレープホワイト2、レモンマイヤー
2018.02.07 - バナナレッド、ペピーノ、ピタハヤレッド。
2018.02.08 - ペア アバーテ、ペア ウィリアムズ。
2018.05.22 - レモンを回転させ、ザクロを回転させました。
2018.05.24 - チェリーレーニア、チェリー2、ストロベリーウェッジ。
2018.05.26 - マスクメロン（2品種）。
2018.05.31 - メロンピエール・ド・サポ。
2018.06.05 - パイナップルミニ、ホオズキ、殻付きホオズキ、ルンブータン。
2018.06.08 - 桑、スグリ。
2018.06.16 - チェリーレッド、ヘーゼルナッツ、クルミ、トマト。
2018.06.17 - チェリーワックス（イエロー、レッド、ブラック）。
2018.08.19 - アップルレッドイエロー2、グレープブルー、グレープホワイト2、グレープホワイト3、ピーチ2、プラム3、トマトマルーン、トマト1-4。
2018.12.20 - ナッツピーカン、ペアカイザー、トマトイエロー。
2018.12.21 - バナナ レディー フィンガー、チェスナット、マンゴスタン。
2018.12.22 - ポメロスウィーティー。
2019.04.21 - アップル クリムゾン スノー、アップル ピンク レディー、ブルーベリー、コールラビ、マンゴー レッド、ペア レッド、ペッパー (レッド、イエロー、グリーン)。
2019.06.18 - ビートルートレッド、コーン、ジンジャールート、ネクタリンフラット、ナッツフォレスト、オニオンレッド、皮をむいたオニオンレッド、オニオンホワイト、ポテトレッド、ウォッシュドポテトレッド、ポテトスイート、ポテトホワイト。
2019.07.07 - カリフラワー、ナス、洋ナシフォレル、ペッパーオレンジ、トマトハート。
2019.09.22 - トウモロコシの皮、熟したキュウリ、イチジク、梨2、梨石、熟していないトマト、スイカ。
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