MinneApple

MinneApple 是苹果检测和分割的基准数据集。使用每个对象实例的多边形掩码对水果进行标记，以帮助进行精确的对象检测、定位和分割。此外，该数据集还包含基于补丁的聚类水果计数数据。该数据集在 1000 张图像中包含超过 41,000 个带注释的对象实例。

MinneApple is a benchmark dataset for apple detection and segmentation. Fruits are annotated with polygonal masks for each object instance to facilitate precise object detection, localization and segmentation tasks. Additionally, this dataset includes patch-based clustered fruit counting data. This dataset contains over 41,000 annotated object instances across 1,000 images.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MinneApple是一个用于苹果检测和分割的基准数据集，包含1000张图像和超过41,000个带注释的对象实例，每个实例都有多边形掩码标记。数据集由University of Minnesota于2019年发布，适用于图像CV实例分割领域。