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推荐开源项目：作物/杂草田间图像数据集（CWFID）

花匠小妙招
2025-11-19 16:08

推荐开源项目：作物/杂草田间图像数据集（CWFID）

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1、项目介绍

Crop/Weed Field Image Dataset，简称CWFID，是一个为计算机视觉在精准农业领域的应用提供评估的丰富图像数据集。由Sebastian Haug和Jörn Ostermann于2014年伴随论文发布，旨在促进农业图像识别技术的发展。这个数据集包含了田野图像、植被分割掩模以及作物/杂草种类注释。

2、项目技术分析

CWFID的核心是其高质量的图像资源，包括不同条件下的田间场景，这些图像与精确的地面真实数据相结合，提供了深入研究农作物与杂草识别的绝佳平台。数据集还提供了一个统一的数据格式，便于研究人员进行图像处理、深度学习模型训练和性能评估。

3、项目及技术应用场景

精准农业：通过计算机视觉技术，农业工作者可以更准确地检测作物生长状况，区分作物和杂草，从而实现精准施肥和农药施用。人工智能研发：对于机器学习、特别是图像分类和对象检测算法的开发，CWFID是一个理想的实验数据源。学术研究：科研人员可利用该数据集验证新的理论或方法，推动农业自动化和智能化的科技进步。

4、项目特点

全面性：涵盖了多种环境条件下的作物和杂草图像，提供全面的数据样本。高精度：提供的植被分割掩模和植物类型注释确保了数据的准确性。易于使用：数据格式标准化，方便研究人员快速集成到自己的项目中。开放源代码：数据集免费供非商业研究使用，并要求引用相关出版物，遵循公平使用原则。

如果你正致力于农业自动化或者计算机视觉领域的工作，CWFID无疑是你的理想选择。赶紧下载完整数据集开始你的探索之旅吧！

@inproceedings{haug15, author={Haug, Sebastian and Ostermann, J{"o}rn}, title={A Crop/Weed Field Image Dataset for the Evaluation of Computer Vision Based Precision Agriculture Tasks}, year={2015}, booktitle={Computer Vision - ECCV 2014 Workshops}, doi={10.1007/978-3-319-16220-1_8}, url={http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-16220-1_8}, pages={105--116}, }

bib

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有任何问题，请联系Sebastian Haug (sebastian.haug@de.bosch.com)获取更多支持。

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