과일과 채소가 포함된 고품질 이미지 데이터세트입니다. 포함된 과일 및 야채는 다음과 같습니다: 사과(다양한 품종: 크림슨 스노우, 골든, 골든 레드, 그래니 스미스, 핑크 레이디, 레드, 레드 딜리셔스), 살구, 아보카도, 익은 아보카도, 바나나(노란색, 빨간색, 레이디 핑거) , 비트 레드, 블루베리, 선인장 열매, 멜론(2종), 카람불라, 콜리플라워, 체리(다른 품종, 레이니어), 체리 왁스(옐로우, 레드, 블랙), 밤, 클레멘타인, 코코스, 옥수수(껍질 포함), 오이(숙성), 대추, 가지, 무화과, 생강뿌리, 그라나딜라, 포도(블루, 핑크, 화이트(다른 품종)), 자몽(핑크, 화이트), 구아바, 헤이즐넛, 허클베리, 키위, 카키, 콜라비, 금귤, 레몬(노멀, 메이어), 라임, 리치, 만다린, 망고 (그린, 레드), 망고스탄, 마라쿠자, 멜론 피엘 드 사포, 멀베리, 넥타린(레귤러, 플랫), 너트(포레스트, 피칸), 양파(레드, 화이트), 오렌지, 파파야, 패션프루트, 복숭아(다양한 품종) , Pepino, Pear(다양한 품종, Abate, Forelle, Kaiser, Monster, Red, Stone, Williams), Pepper(Red, Green, Orange, Yellow), Physalis(일반, 있음 껍질), 파인애플(노멀, 미니), 피타하야 레드, 자두(다양한 품종), 석류, 포멜로 스위티, 감자(레드, 스위트, 화이트), 모과, 람부탄, 라즈베리, 레드커런트, 살락, 딸기(노멀, 웨지), 타마릴로, 탄젤로, 토마토(다양한 품종, 적갈색, 체리 레드, 노란색, 익지 않음, 하트), 호두, 수박.
총 이미지 수: 90483.
트레이닝 세트 크기: 이미지 67692개(이미지당 과일 또는 야채 1개).
테스트 세트 크기: 이미지 22688개(이미지당 과일 또는 야채 1개).
다중 과일 세트 크기: 이미지 103개(이미지당 하나 이상의 과일(또는 과일 클래스))
수업 수: 131개(과일 및 채소).
이미지 크기: 100x100픽셀.
파일 이름 형식: image_index_100.jpg(예: 32_100.jpg), r_image_index_100.jpg(예: r_32_100.jpg), r2_image_index_100.jpg 또는 r3_image_index_100.jpg. "r"은 회전된 과일을 의미합니다. "r2"는 과일이 세 번째 축을 중심으로 회전했음을 의미합니다. "100"은 이미지 크기(100x100픽셀)에서 비롯됩니다.
동일한 과일(예: 사과)의 다양한 품종이 서로 다른 클래스에 속하는 것으로 저장됩니다.
학습 및 테스트 폴더에는 학습 및 테스트 목적의 이미지가 포함되어 있습니다.
폴더 test-multiple_fruits에는 여러 과일이 포함된 이미지가 포함되어 있습니다. 그들 중 일부는 부분적으로 다른 과일로 덮여 있습니다. 이는 실제 탐지를 위한 탁월한 테스트입니다.
폴더 src/image_classification에는 신경망 훈련을 위한 Python 코드가 포함되어 있습니다. TensorFlow 2.0 라이브러리를 사용합니다.
src/image_classification_tf_1.8.0 폴더에는 신경망 훈련을 위한 이전 버전의 Python 코드가 포함되어 있습니다. TensorFlow 1.8.0 라이브러리를 사용합니다.
src/utils 폴더에는 배경에서 과일이나 야채를 추출하는 데 사용되는 C++ 코드가 포함되어 있습니다.
폴더 논문에는 이 데이터 세트와 관련된 연구 논문이 포함되어 있습니다.
데이터세트는 Kaggle에서 다운로드할 수도 있습니다.
Horea Muresan, Mihai Oltean, 딥러닝을 사용한 이미지에서 과일 인식, Acta Univ. Sapentiae, Informatica Vol. 10, 1호, pp. 26-42, 2018.
저속 모터(3rpm)의 샤프트에 과일과 야채를 심고 20초의 짧은 동영상을 녹화했습니다.
과일 촬영에는 Logitech C920 카메라가 사용되었습니다. 이것은 사용 가능한 최고의 웹캠 중 하나입니다.
과일 뒤에는 흰색 종이를 배경으로 놓았습니다.
그러나 조명 조건의 변화로 인해 배경이 균일하지 않아 배경에서 과일을 추출하는 전용 알고리즘을 작성했습니다. 이 알고리즘은 플러드 채우기 유형입니다. 이미지의 각 가장자리에서 시작하여 거기에 있는 모든 픽셀을 표시한 다음, 이미 표시된 픽셀 근처에서 색상 간 거리가 규정된 값보다 작은 모든 픽셀을 표시합니다. 더 이상 픽셀을 표시할 수 없을 때까지 이전 단계를 반복합니다.
표시된 모든 픽셀은 배경(흰색으로 채워짐)으로 간주되고 나머지 픽셀은 개체에 속하는 것으로 간주됩니다.
2개의 이웃 픽셀 사이의 거리에 대한 최대값은 알고리즘의 매개변수이며 각 영화에 대해 (시행착오를 통해) 설정됩니다.
test-multiple_fruits 폴더의 사진은 Nexus 5X 휴대폰으로 촬영되었습니다.
우리는 이러한 데이터에 대해 TensorFlow를 실행했으며 그 결과는 이 연구 논문에 나와 있습니다.
과일은 아래 날짜(YYYY.MM.DD)에 촬영되었습니다.
2017.02.25 - 사과(황금).
2017.02.28 - 사과(빨간노랑1, 빨강, 황금2), 키위, 배, 자몽, 레몬, 오렌지, 딸기.
2017.03.05 - 애플(golden3, Braeburn, Granny Smith, red2).
2017.03.07 - 애플(레드3).
2017.05.10 - 자두, 복숭아, 복숭아플랫, 살구, 천도복숭아, 석류.
2017.05.27 - 아보카도, 파파야, 포도, 체리.
2017.12.25 - 카람불라, 선인장열매, 그라나딜라, 카키, 금귤, 패션푸르트, 익은 아보카도, 모과.
2017.12.28 - 클레멘타인, 코코스, 망고, 라임, 리치.
2017.12.31 - 애플 레드 딜리셔스, 페어 몬스터, 그레이프 화이트.
2018.01.14 - 바나나, 자몽핑크, 만다린, 파인애플, 탄젤로.
2018.01.19 - 허클베리, 라즈베리.
2018.01.26 - 데이트, 마라쿠자, 플럼 2, 살락, 타마릴로.
2018.02.05 - 구아바, 그레이프 화이트 2, 레몬 메이어
2018.02.07 - 바나나 레드, 페피노, 피타하야 레드.
2018.02.08 - 배 Abate, 배 윌리엄스.
2018.05.22 - 레몬돌리기, 석류돌리기.
2018.05.24 - 체리레이니어, 체리2, 스트로베리웨지.
2018.05.26 - 멜론(2품종).
2018.05.31 - 멜론 피엘 드 사포.
2018.06.05 - 파인애플 미니, 피살리스, 허스크가 함유된 피살리스, 럼부탄.
2018.06.08 - 멀베리, 레드커런트.
2018.06.16 - 체리레드, 헤이즐넛, 호두, 토마토.
2018.06.17 - 체리왁스 (옐로우, 레드, 블랙).
2018.08.19 - 애플 레드 옐로우 2, 그레이프 블루, 그레이프 화이트 2, 그레이프 화이트 3, 피치 2, 플럼 3, 토마토 마룬, 토마토 1-4.
2018.12.20 - 넛 피칸, 페어 카이저, 토마토 옐로우.
2018.12.21 - 바나나 레이디 핑거, 체스넛, 망고스탄.
2018.12.22 - 포멜로 스위티.
2019.04.21 - 애플 크림슨 스노우, 애플 핑크 레이디, 블루베리, 콜라비, 망고 레드, 페어 레드, 페퍼(레드, 옐로우, 그린).
2019.06.18 - 비트 레드, 옥수수, 진저 루트, 넥타린 플랫, 너트 포레스트, 양파 레드, 양파 레드 껍질, 양파 화이트, 포테이토 레드, 포테이토 레드 워시드, 포테이토 스위트, 포테이토 화이트.
2019.07.07 - 콜리플라워, 가지, 포렐 배, 페퍼 오렌지, 토마토 하트.
2019.09.22 - 옥수수껍질, 익은오이, 무화과, 배2, 배돌, 안익은 토마토, 수박.
MIT 라이센스
저작권 (c) 2017-2020 미하이 올테안, 호레아 무레산
본 소프트웨어 및 관련 문서 파일("소프트웨어")의 사본을 취득한 모든 사람에게 사용, 복사, 수정, 병합에 대한 권리를 포함하되 이에 국한되지 않고 제한 없이 소프트웨어를 취급할 수 있는 권한이 무료로 부여됩니다. , 소프트웨어 사본을 게시, 배포, 재라이센스 부여 및/또는 판매하고, 소프트웨어를 제공받은 사람에게 다음 조건에 따라 그렇게 하도록 허용합니다.
위의 저작권 고지와 본 허가 고지는 소프트웨어의 모든 사본 또는 상당 부분에 포함됩니다.
소프트웨어는 상품성, 특정 목적에의 적합성 및 비침해에 대한 보증을 포함하되 이에 국한되지 않고 명시적이든 묵시적이든 어떠한 종류의 보증 없이 "있는 그대로" 제공됩니다. 어떠한 경우에도 작성자나 저작권 보유자는 계약, 불법 행위 또는 기타 행위로 인해 소프트웨어나 사용 또는 기타 거래와 관련하여 발생하는 모든 청구, 손해 또는 기타 책임에 대해 책임을 지지 않습니다. 소프트웨어.
