Высококачественный набор данных изображений, содержащий фрукты и овощи. В состав входят следующие фрукты и овощи: Яблоки (разные сорта: Багровый снег, Голден, Золотисто-красный, Гренни Смит, Пинк Леди, Ред, Ред Делишес), Абрикос, Авокадо, Авокадо спелый, Банан (Желтый, Красный, Леди Фингер). , Свекла красная, Черника, Плоды кактуса, Дыня (2 сорта), Карамбула, Цветная капуста, Вишня (разные сорта, Ренье), Вишневый воск (Желтый, Красный, Черный), Каштан, клементин, кокос, кукуруза (с шелухой), огурец (созревший), финики, баклажаны, инжир, корень имбиря, гранадилья, виноград (синий, розовый, белый (разные сорта)), грейпфрут (розовый, белый), гуава, Фундук, черника, киви, каки, кольраби, кумскват, лимон (обычный, Мейера), лайм, личи, мандарин, манго. (Зеленый, Красный), Мангостан, Маракуйя, Дыня Пьель де Сапо, Шелковица, Нектарин (обычный, плоский), Орех (лесной, пекан), Лук (красный, белый), апельсин, папайя, маракуйя, персик (разные сорта) , Пепино, Груша (разные сорта, Абате, Форель, Кайзер, Монстер, Ред, Стоун, Вильямс), Перец (Красный, Зеленый, Оранжевый, Желтый), Физалис (нормальный, с кожурой), Ананас (нормальный, Мини), Питахайя красная, Слива (разные сорта), Гранат, Помело Свити, Картофель (красный, сладкий, белый), Айва, Рамбутан, Малина, Красная смородина, Салак, Клубника (нормальная). , Клин), Тамарилло, Танжело, Помидор (разные сорта, Бордовый, Вишнево-красный, Желтый, неспелый, Сердечко), Орех, Арбуз.
Общее количество изображений: 90483.
Размер обучающего набора: 67692 изображения (по одному фрукту или овощу на изображение).
Размер тестового набора: 22688 изображений (по одному фрукту или овощу на изображение).
Размер набора мультифруктов: 103 изображения (более одного фрукта (или класса фруктов) на изображение)
Количество классов: 131 (фрукты и овощи).
Размер изображения: 100x100 пикселей.
Формат имени файла: image_index_100.jpg (например, 32_100.jpg) или r_image_index_100.jpg (например, r_32_100.jpg), или r2_image_index_100.jpg или r3_image_index_100.jpg. «r» означает перевернутый фрукт. «r2» означает, что фрукт был повернут вокруг 3-й оси. «100» соответствует размеру изображения (100x100 пикселей).
Различные сорта одного и того же фрукта (например, яблока) хранятся как принадлежащие к разным классам.
Папки «Обучение» и «Тест» содержат изображения для целей обучения и тестирования.
Папка test-multiple_fruits содержит изображения с несколькими фруктами. Некоторые из них частично покрыты другими плодами. Это отличный тест для реального обнаружения.
Папка src/image_classification содержит код Python для обучения нейронной сети. Он использует библиотеку TensorFlow 2.0.
Папка src/image_classification_tf_1.8.0 содержит старую версию кода Python для обучения нейросети. Он использует библиотеку TensorFlow 1.8.0.
Папка src/utils содержит код C++, используемый для извлечения фруктов и овощей из фона.
Папка «Документы» содержит исследовательские статьи, относящиеся к этому набору данных.
Набор данных также можно скачать с: Kaggle.
Хорея Муресан, Михай Олтян, Распознавание фруктов по изображениям с использованием глубокого обучения, Acta Univ. Sapientiae, Informatica Vol. 10, выпуск 1, стр. 26–42, 2018.
Фрукты и овощи сажали на вал тихоходного двигателя (3 об/мин) и записывали короткий 20-секундный видеоролик.
Для съемки фруктов использовалась камера Logitech C920. Это одна из лучших доступных веб-камер.
За фруктами мы поместили белый лист бумаги в качестве фона.
Однако из-за различий в условиях освещения фон не был однородным, и мы написали специальный алгоритм, который извлекает фрукты из фона. Этот алгоритм имеет тип заливки: мы начинаем с каждого края изображения и отмечаем там все пиксели, затем отмечаем все пиксели, найденные в окрестности уже отмеченных пикселей, для которых расстояние между цветами меньше заданного значения. Мы повторяем предыдущий шаг до тех пор, пока не останется отмеченных пикселей.
Все отмеченные пиксели считаются фоном (который затем заполняется белым), а остальные пиксели считаются принадлежащими объекту.
Максимальное значение расстояния между двумя соседними пикселями является параметром алгоритма и устанавливается (методом проб и ошибок) для каждого фильма.
Картинки из папки test-multiple_fruits сделаны на телефон Nexus 5X.
Мы запустили TensorFlow на этих данных, и результаты представлены в этой исследовательской статье.
Фрукты были сняты в указанные ниже даты (ГГГГ.ММ.ДД):
2017.02.25 - Яблоко (золотое).
2017.02.28 - Яблоко (Красное Желтое 1, красное, золотистое2), Киви, Груша, Грейпфрут, Лимон, Апельсин, Клубника.
2017.03.05 - Яблоко (золотой3, Бреберн, Гренни Смит, красный2).
2017.03.07 - Яблоко (красный3).
2017.05.10 - Слива, Персик, Персик плоский, Абрикос, Нектарин, Гранат.
2017.05.27 - Авокадо, Папайя, Виноград, Вишня.
2017.12.25 - Карамбула, Плоды кактуса, Гранадилья, Каки, Кумсквоты, Маракуйя, Спелый авокадо, Айва.
2017.12.28 - Клементин, Кокос, Манго, Лайм, Личи.
2017.12.31 - Яблоко Ред Делишес, Груша Монстер, Виноград Белый.
2018.01.14 - Банан, Розовый Грейпфрут, Мандарин, Ананас, Танжело.
2018.01.19 - Гекльберри, Малина.
2018.01.26 - Финики, Маракуя, Слива 2, Салак, Тамарилло.
2018.02.05 - Гуава, Виноградный Белый 2, Лимон Мейер
2018.02.07 - Банан Ред, Пепино, Питахайя Ред.
2018.02.08 - Груша Абате, Груша Уильямс.
2018.05.22 - Перевернут Лимон, Перевернут Гранат.
2018.05.24 - Вишня Ренье, Вишня 2, Клубничный Ведж.
2018.05.26 - Канталупа (2 сорта).
2018.05.31 - Дыня Пиль де Сапо.
2018.06.05 - Ананас Мини, Физалис, Физалис с шелухой, Румбутан.
2018.06.08 - Шелковица, Красная смородина.
2018.06.16 - Вишня красная, Фундук, Грецкий орех, Помидор.
2018.06.17 - Вишневый воск (Желтый, Красный, Черный).
2018.08.19 - Яблоко Красный Желтый 2, Виноградный Синий, Виноградный Белый 2, Виноградный Белый 3, Персик 2, Сливовый 3, Томатно-бордовый, Помидор 1-4.
20.12.2018 - Орех Пекан, Груша Кайзер, Желтый Помидор.
2018.12.21 - Banana Lady Finger, Каштан, Мангостан.
2018.12.22 - Помело Свити.
2019.04.21 - Яблоко Кримсон Сноу, Яблоко Пинк Леди, Черника, Кольраби, Манго Красное, Груша Красная, Перец (Красный, Желтый, Зеленый).
2019.06.18 - Свекла красная, Кукуруза, Корень имбиря, Нектарин плоский, Орех лесной, Лук красный, Лук красный очищенный, Лук белый, Картофель красный, Картофель красный мытый, Картофель сладкий, Картофель белый.
2019.07.07 - Цветная капуста, Баклажаны, Груша Форель, Перец Апельсин, Сердце помидора.
2019.09.22 - Кукурузная шелуха, Огурец спелый, Инжир, Груша 2, Груша косточка, Помидор неспелый, Арбуз.
Лицензия MIT
Copyright (c) 2017-2020 Михай Олтян, Хоря Муресан
Настоящим бесплатно любому лицу, получившему копию этого программного обеспечения и связанных с ним файлов документации («Программное обеспечение»), предоставляется разрешение на работу с Программным обеспечением без ограничений, включая, помимо прочего, права на использование, копирование, изменение, объединение. публиковать, распространять, сублицензировать и/или продавать копии Программного обеспечения, а также разрешать лицам, которым предоставлено Программное обеспечение, делать это при соблюдении следующих условий:
Вышеупомянутое уведомление об авторских правах и данное уведомление о разрешении должны быть включены во все копии или существенные части Программного обеспечения.
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЯЕТСЯ «КАК ЕСТЬ», БЕЗ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ, ЯВНЫХ ИЛИ ПОДРАЗУМЕВАЕМЫХ, ВКЛЮЧАЯ, НО НЕ ОГРАНИЧИВАЯСЬ, ГАРАНТИЯМИ ТОВАРНОЙ ЦЕННОСТИ, ПРИГОДНОСТИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕННОЙ ЦЕЛИ И НЕНАРУШЕНИЯ ПРАВ. НИ ПРИ КАКИХ ОБСТОЯТЕЛЬСТВАХ АВТОРЫ ИЛИ ОБЛАДАТЕЛИ АВТОРСКИХ ПРАВ НЕ НЕСУТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ ЗА ЛЮБЫЕ ПРЕТЕНЗИИ, УБЫТКИ ИЛИ ДРУГУЮ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ, БУДЬ В ДЕЙСТВИЯХ ПО КОНТРАКТУ, ПРАВОНАРУШЕНИЮ ИЛИ ДРУГИМ ОБРАЗОМ, ВОЗНИКАЮЩИЕ ОТ, ИЗ ИЛИ В СВЯЗИ С ПРОГРАММНЫМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ ИЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЛИ ДРУГИМИ СДЕЛКАМИ, ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ.
