Conjunto de datos de imágenes etiquetadas para el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de patrones en el cultivo de girasol
Un conjunto de datos de imágenes etiquetado proporciona un recurso único para realizar actividades de investigación reproducibles y análisis de datos en varios campos computacionales, como la visión por computadora, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Con la presente contribución...
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| Published: |
Sociedad Argentina de Informática
2019
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| author | Dillchneider Loza, Alexandra Berger, Javier Bellini Saibene, Yanina Noemi |
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| description | Un conjunto de datos de imágenes etiquetado proporciona un recurso único para realizar actividades de investigación reproducibles y análisis de datos en varios campos computacionales, como la visión por computadora, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Con la presente contribución, se proporciona un conjunto de datos de imágenes del cultivo de girasol, en diferentes estadios fenológicos y a diferentes escalas de detalle, etiquetado con xx variables de interés. Se pone el mismo a disposición pública para la comunidad de investigadores. El conjunto de datos actual incluye más de 2.733 imágenes digitales El conjunto de datos actual está disponible bajo licencia Creative Commons con Atribución. |
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| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
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| spelling | INTA61632022-10-12T14:05:22Z Conjunto de datos de imágenes etiquetadas para el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de patrones en el cultivo de girasol Dillchneider Loza, Alexandra Berger, Javier Bellini Saibene, Yanina Noemi Datos Inteligencia Artificial Cultivo Data Artificial Intelligence Crops Cultivation Image Analysis Imagery Helianthus Annuus Análisis de Imágenes Imágenes Conjunto de datos Girasol Sunflower Dataset Un conjunto de datos de imágenes etiquetado proporciona un recurso único para realizar actividades de investigación reproducibles y análisis de datos en varios campos computacionales, como la visión por computadora, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Con la presente contribución, se proporciona un conjunto de datos de imágenes del cultivo de girasol, en diferentes estadios fenológicos y a diferentes escalas de detalle, etiquetado con xx variables de interés. Se pone el mismo a disposición pública para la comunidad de investigadores. El conjunto de datos actual incluye más de 2.733 imágenes digitales El conjunto de datos actual está disponible bajo licencia Creative Commons con Atribución. INTA. Centro Regional La Pampa - San Luis. Estación Experimental Agropecuaria Anguil Fil: Dillchneider, Alexandra. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Agronomía; Argentina Fil: Berger, Javier. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales; Argentina Fil: Bellini Saibene, Yanina Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina 2019-10-22T11:08:15Z 2019-10-22T11:08:15Z 2019-09-16 info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/6163 http://48jaiio.sadio.org.ar/simposios/CAI 2525-0949 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf Sociedad Argentina de Informática XLVIII Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (48 JAIIO) , XI Congreso de AgroInformática (CAI 2019), Universidad Nacional de Salta, 16 al 20 de setiembre de 2019 |
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