MinneApple ist ein Benchmark-Datensatz zur Apfelerkennung und -segmentierung. Der Datensatz kommentiert jede Objektinstanz mithilfe einer polygonalen Maske, um eine genaue Objekterkennung, -lokalisierung und -segmentierung zu unterstützen. Darüber hinaus bietet dieser Datensatz patch-basierte Daten zur Cluster-Fruchtzählung. Der Datensatz enthält mehr als 410.000 annotierte Objektinstanzen in 1.000 Bildern.

Zitat

@misc{hani2019minneapple,
title={MinneApple: A Benchmark Dataset for Apple Detection and Segmentation},
author={Nicolai Häni and Pravakar Roy and Volkan Isler}
year={2019},
eprint={1909.06441},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}