Smart Agriculture ›› 2023, Vol. 5 ›› Issue (3): 17-34.doi: 10.12133/j.smartag.SA202306012
• Special Issue--Monitoring Technology of Crop Information • Previous Articles Next Articles
GUAN Bolun(), ZHANG Liping, ZHU Jingbo, LI Runmei, KONG Juanjuan, WANG Yan, DONG Wei()
Received:
2023-06-13
Online:
2023-09-30
corresponding author:
DONG Wei, E-mail:dw06@163.com
About author:
GUAN Bolun, E-mail:aaasguanbolun@163.com
Supported by:
GUAN Bolun, ZHANG Liping, ZHU Jingbo, LI Runmei, KONG Juanjuan, WANG Yan, DONG Wei. The Key Issues and Evaluation Methods for Constructing Agricultural Pest and Disease Image Datasets: A Review[J]. Smart Agriculture, 2023, 5(3): 17-34.
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Table 1
Comparison of different agricultural pest and disease datasets
序号 | 数据集名称 | 类别数量/个 | 描述 | 来源 |
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1 | Plant Leaves[ | 22 | 覆盖12种植物,包括芒果,阿琼,雪桐,番石榴,白耳,贾蒙,麻风树,蓬蓬,罗勒,石榴,柠檬和中国芹等植物,共4503张图像,2278张健康的叶片和2225张患病的叶片 | https://www.kaggle.com/datasets/csafrit2/plant-leaves-for-image-classification |
2 | Plant Village[ | 38 | 利用互联网图像对健康和病害的作物叶片进行标注,一共38个类别,涵盖了苹果、蓝莓、玉米、葡萄、橘子等作物以及作物的17种真菌疾病、4种细菌疾病、2种霉菌疾病、2种病毒性疾病、1种由螨引起的疾病共54,303张健康和病害图片 | https://github.com/spMohanty/PlantVillage-Dataset |
3 | IP102[ | 102 | 主要在互联网上搜集图片并进行标注形成的数据集,含有幼虫、成虫等不同的形态的102个害虫类别。共75,222张图像,训练集45,095张,验证集7508张,测试集22,619张 | |
4 | Rice Leaf Disease Images[ | 4 | 作者自行拍摄构建的患病水稻叶片图像数据集,使用尼康DSLR-D5600拍摄,部分样本来自网络图像,单张图像像素大小为300×300。包含细菌性枯病、稻瘟病、褐斑和苔斑4种,共5932张图片,其中测试集800张,5132张被增强用作训练集 | https://doi.org/10.1016/j.compag. 2020.105527 |
5 | 大田作物病害识别研究图像数据集[ | 15 | 以图像数据库的形式存储,包含小麦、水稻、玉米3种大田作物的15种病害,共17,625张样本 | http://www.doi.org/10.11922/sciencedb.745 |
6 | 葡萄病害识别图像数据集[ | 7 | 包含葡萄白粉病、葡萄花叶病毒病、葡萄黑霉病、葡萄灰霉病、葡萄溃疡病、葡萄霜霉病和葡萄酸腐病7种病害,共3622张样本 | http://www.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00311 |
7 | AgriPest [ | 14 | 共49,707张图像样本,大概按照9:1的方式划分为44,716张训练数据集和4991张验证数据集,包含4种作物的14类害虫 | https://www.mdpi.com/1424-822 0/21/5/1601 |
| | 5 | 包含斑点叶落病、褐斑病、花叶病、灰斑病和锈病5种病害,原始图片2029张,其中411张落叶病、435张褐斑病、375张花叶病、370张灰斑病和438张锈病。数据增强后共24,348张样本,图像像素大小统一为512×512 | http://www.agridata.cn/data.htm l# |
9 | 桉树害虫数据集[ | 3 | 桉树红胶木虱 (Eucalyptus redgum lerp psyllid, Glycaspis brimblecombei)、桉树榈蝽科害虫(haumastocoris peregrinus)和一种寄生虫,共748张样本,图像像素为500×500 | |
10 | Rustia2021[ | 4 | 包含苍蝇、蓟马、粉虱、蠓类4种虫害,共990张样本 | |
11 | Pest24[ | 24 | 包含24种害虫,共25,378张样本。该数据集包含大尺度多目标图像、小尺度对象图像、高相似度对象图像和密集分布对象 | |
12 | 西红柿害虫 数据集[ | 8 | 互联网中收集到的8种常见的害虫,原始图片609张,数据增强后共4263张 | |
13 | 桔小实蝇等六种常见果园害虫图像数据集[ | 6 | | https://www.agridata.cn/data.html#/ |
Table 2
Analysis results of some public datasets of diseases and pests
序号 | 数据集名称 | 类别数 | 样本容量/张 | 母体标准差 | 偏度系数 | 峰态系数 | 分辨率类型 | 标注信息 |
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1 | IP102 | 102 | 75,222 | 966.59 | 3.73 | 14.45 | 小 | 有 |
2 | Pest | 7 | 4639 | 357.04 | 0.70 | -0.89 | 小 | 无 |
3 | Plant Village | 38 | 54,303 | 1158.27 | 2.73 | 5.70 | 小 | 无 |
4 | 西红柿虫害 | 8 | 609 | 32.52 | 0.05 | -0.94 | 小 | 无 |
5 | 果园害虫 | 6 | 1568 | 169.27 | -0.02 | -1.50 | 小 | 无 |
6 | Rice Leaf Disease Images | 4 | 5932 | 118.70 | -0.72 | -1.44 | 小 | 无 |
7 | 苹果叶片病害 | 5 | 24,348 | 374.38 | -0.20 | -1.73 | 小 | 无 |
8 | Wheat Leaf Dataset | 3 | 407 | 51.18 | 1.71 | -1.49 | 大 | 无 |
1 |
雷仲仁, 郭予元, 李世访. 中国主要农作物有害生物名录[M]. 北京: 中国农业科学技术出版社, 2014.
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2 |
吴钜文, 陈红印. 蔬菜害虫及其天敌昆虫名录[M]. 北京: 中国农业科学技术出版社, 2013.
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3 |
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4 |
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5 |
翁杨, 曾睿, 吴陈铭, 等. 基于深度学习的农业植物表型研究综述[J]. 中国科学: 生命科学, 2019, 49(6): 698-716.
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7 |
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8 |
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9 |
黄凯奇, 任伟强, 谭铁牛. 图像物体分类与检测算法综述[J]. 计算机学报, 2014, 37(6): 1225-1240.
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20 |
陈雷, 袁媛. 大田作物病害识别研究图像数据集[J]. 中国科学数据, 2019, 4(4): 85-91.
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21 |
袁媛, 陈雷. IDADP-葡萄病害识别研究图像数据集[J]. 中国科学数据, 2022, 7(1): 86-90.
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23 |
周敏敏. 基于迁移学习的苹果叶面病害Android检测系统研究[D]. 杨凌: 西北农林科技大学, 2019.
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28 |
张翔鹤, 王晓丽, 刘婷婷, 等. 桔小实蝇等六种常见果园害虫图像数据集[J]. 农业大数据学报, 2022, 4(1): 114-118.
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29 |
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30 |
徐小康. 图像目标数据集均衡完备构建技术研究[D]. 杭州: 杭州电子科技大学, 2021.
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32 |
周玉, 孙红玉, 房倩, 等. 不平衡数据集分类方法研究综述[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(6): 1615-1621.
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史燕燕, 史殿习, 乔子腾, 等. 小样本目标检测研究综述[J]. 计算机学报, 2023, 46(8): 1753-1780.
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35 |
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36 |
汪启伟. 图像直方图特征及其应用研究[D]. 合肥: 中国科学技术大学, 2014.
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39 |
范馨月, 鲍泓, 潘卫国. 基于类别不平衡数据集的图像实例分割方法[J]. 计算机工程, 2022, 48(12): 224-231.
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40 |
刘浏. 基于深度学习的农作物害虫检测方法研究与应用[D]. 合肥: 中国科学技术大学, 2020.
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盛家文. 基于机器视觉的农业虫害测报研究[D]. 杭州: 浙江理工大学, 2020.
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李楚为, 张志龙, 李树新. MTMS300: 面向显著物体检测的多目标多尺度基准数据集[J]. 中国图象图形学报, 2022, 27(4): 1039-1055.
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韩瑞珍. 基于机器视觉的农田害虫快速检测与识别研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2014.
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