Rob2Pheno Annotated Tomato Image Dataset

Dataset of RGBD images of tomato plants in a production greenhouse (Enza Zaden BV) obtained using Realsense cameras, and object instance level ground truth annotations of the fruit for using object detectors such as MaskRCNN or YOLACT. These data were used to obtain the results reported in our paper Tomato Fruit Detection and Counting in Greenhouses using Deep Learning, Frontiers in Plant Science, 2020.<br>本数据集为生产型温室（Enza Zaden BV）中番茄植株的RGBD（Red-Green-Blue-Depth）图像数据集，采用Realsense相机采集获取，并包含针对番茄果实的实例级真实标注（ground truth），可用于MaskRCNN、YOLACT等目标检测器的训练与测试。本数据集被用于支撑本团队2020年发表于《植物科学前沿》（Frontiers in Plant Science）的学术论文《基于深度学习的温室番茄果实检测与计数》中的相关研究成果。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于番茄果实检测和计数的标注图像集合，包含在温室环境中使用Realsense相机采集的RGBD图像，并提供果实级别的实例标注，适用于训练深度学习目标检测模型。数据集主要用于农业计算机视觉和植物表型分析研究，支持如MaskRCNN或YOLACT等算法，并关联已发表的学术论文。