Crop and Weed Detection Data with Bounding Boxes

Dataset d’images agricoles annotées, destiné à l’entraînement de modèles de détection d’objets pour distinguer cultures et mauvaises herbes.

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Taille

1300 images en 512x512, annotations en format YOLO

Licence

CC0: Public Domain

Description

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Ce jeu de données contient 1300 images de plantations de sésame et de différentes mauvaises herbes. Chaque image est de taille 512x512 pixels et a été annotée manuellement avec des boîtes englobantes (bounding boxes) selon le format YOLO. Les images ont été obtenues à partir de photographies réelles et augmentées via des techniques comme ImageDataGenerator pour enrichir le volume initial.

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À quoi sert ce dataset ?

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Entraîner des modèles de détection d’objets pour l’agriculture intelligente
Tester des algorithmes de vision par ordinateur pour séparer les cultures des adventices
Créer des applications de suivi automatisé des cultures sur le terrain‍

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Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?

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Oui. Le dataset peut être enrichi avec davantage de variétés de plantes et de conditions lumineuses. Il est également possible de convertir les annotations YOLO en d’autres formats comme Pascal VOC ou COCO. Une re-annotation manuelle pourrait améliorer la qualité pour des cas d’usage spécifiques (type de culture, région, saison, etc.).

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🔎 En résumé

Critère	Évaluation
🧩Facilité d’utilisation	⭐⭐⭐⭐☆ (Directement exploitable avec formats courants)
🧼Besoin de nettoyage	⭐☆☆☆☆ (Faible : déjà nettoyé et prétraité)
🏷️Richesse des annotations	⭐⭐⭐⭐☆ (Bonne, mais uniquement au format YOLO)
📜Licence commerciale	✅ Oui (CC0)
👨‍💻Idéal pour les débutants	👶 Oui, simple à manipuler
🔁Réutilisable en fine-tuning	🔥 Oui, pour YOLO, Faster R-CNN, etc.
🌍Diversité culturelle	🌍 Limité au sésame, peu de diversité végétale