BarkNet 1.0

加拿大魁北克市周围 23 种树木的 23,000 张树皮裁剪图像。这些图像是在距离躯干 20-60 厘米的距离处拍摄的。标签包括：个体树 ID、树种和 DBH（胸高直径）。照片是用四种不同的设备拍摄的：Nexus 5、三星 Galaxy S5、三星 Galaxy S7 和松下 Lumix DMC-TS5 相机。该数据集足够大，可以训练 ResNet 等深度网络进行物种识别。

23,000 cropped bark images from 23 tree species collected around Quebec City, Canada. All images were captured at a distance of 20–60 cm from the tree trunks. The accompanying labels include individual tree ID, tree species, and DBH (Diameter at Breast Height). The photos were taken using four distinct devices: the Nexus 5, Samsung Galaxy S5, Samsung Galaxy S7, and Panasonic Lumix DMC-TS5 cameras. This dataset is sufficiently large to train deep networks such as ResNet for tree species recognition.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

BarkNet 1.0是一个包含23,000张树皮裁剪图像的数据集，覆盖23种树木，拍摄于加拿大魁北克市周围，使用四种不同设备拍摄。数据集标签包括个体树ID、树种和DBH（胸高直径），适用于训练深度网络进行物种识别。