https://www.kaggle.com/competitions/global-wheat-detection/data
Dataset Description
More details on the data acquisition and processes are available at https://arxiv.org/abs/2005.02162
What should I expect the data format to be?
The data is images of wheat fields, with bounding boxes for each identified wheat head. Not all images include wheat heads / bounding boxes. The images were recorded in many locations around the world.
The CSV data is simple - the image ID matches up with the filename of a given image, and the width and height of the image are included, along with a bounding box (see below). There is a row in train.csv for each bounding box. Not all images have bounding boxes.
Most of the test set images are hidden. A small subset of test images has been included for your use in writing code.
What am I predicting?
You are attempting to predict bounding boxes around each wheat head in images that have them. If there are no wheat heads, you must predict no bounding boxes.
Files
train.csv - the training data
sample_submission.csv - a sample submission file in the correct format
train.zip - training images
test.zip - test images
Columns
image_id - the unique image ID
width, height - the width and height of the images
bbox - a bounding box, formatted as a Python-style list of [xmin, ymin, width, height]
etc.
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深度学习领域yolo-v5算法在小麦头目标检测(带数据集)--10、wheat-detection-using-yolo-v5-dl-techniques 语言:python 内容包括:源码、数据集、数据集描述 目的:使用yolo-v5算法在小麦头中目标检测。 带数据集很好运行,主页有搭建环境过程。主页有更多源码。 数据集描述如下: 数据是小麦场的图像,每个已识别的小麦头都有边界框。并非所有图像都包括小麦头 /边界框。这些图像记录在世界各地的许多地方。 CSV数据很简单 - 图像ID与给定图像的文件名匹配,并且包括图像的宽度和高度以及一个边界框(见下文)。每个边界框中都有一排。CSV。并非所有图像都有边界框。 大多数测试集图像都是隐藏的。一小部分测试图像已包含在书写代码中。 我预测什么? 您正在尝试预测包含图像的每个小麦头周围的边界框。如果没有小麦头,则必须预测无界框。
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数据集.txt 1KB
10、wheat-detection-using-yolo-v5-dl-techniques.ipynb 5.71MB
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- ltw159698179632024-04-25资源很不错,内容和描述一致,值得借鉴,赶紧学起来!
大大U
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