Buchumschlag

iNatAg: Multi-Class Classification Models Enabled by a Large-Scale Benchmark Dataset with 4.7M Images of 2,959 Crop and Weed Species

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Jain, Naitik, Joshi, Amogh, Earles, Mason
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

California Crop Yield Benchmark: Combining Satellite Image, Climate, Evapotranspiration, and Soil Data Layers for County-Level Yield Forecasting of Over 70 Crops
von: Kamangir, Hamid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AgRowStitch: A High-fidelity Image Stitching Pipeline for Ground-based Agricultural Images
von: Uyehara, Isaac Kazuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are vision-language models ready to zero-shot replace supervised classification models in agriculture?
von: Ranario, Earl, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CMAViT: Integrating Climate, Managment, and Remote Sensing Data for Crop Yield Estimation with Multimodel Vision Transformers
von: Kamangir, Hamid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DAVIS-Ag: A Synthetic Plant Dataset for Prototyping Domain-Inspired Active Vision in Agricultural Robots
von: Choi, Taeyeong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Ficus carica L.: Phytochemistry and Allelopathic Potentialities on Selected Crop and Weed Species
von: Dhawya Mergby, et al.
Veröffentlicht: (2025)

WeedsGalore: A Multispectral and Multitemporal UAV-based Dataset for Crop and Weed Segmentation in Agricultural Maize Fields
von: Celikkan, Ekin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High- and Low-Quality RGB Image Dataset for Weed Species Identification in Vineyards
von: Emmi, Luis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Conservation Agriculture and Weed Management in Cotton–Babycorn–Sunnhemp Based Cropping System: Implication on Weeds, Crop Productivity, Microbes, and Weed Seed Bank
von: Murali Arthanari Palanisamy, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Ocean Primary Productivity at OPPWG_2959
von: Balch, William M
Veröffentlicht: (2003)

Synthetic Crop-Weed Image Generation and its Impact on Model Generalization
von: Boyadjian, Garen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A novel k-means clustering approach using two distance measures for Gaussian data
von: Gada, Naitik
Veröffentlicht: (2025)

CWD30: A Comprehensive and Holistic Dataset for Crop Weed Recognition in Precision Agriculture
von: Ilyas, Talha, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enabling Plant Phenotyping in Weedy Environments using Multi-Modal Imagery via Synthetic and Generated Training Data
von: Ranario, Earl, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EcoCropsAID: Economic Crops Aerial Image Dataset for Land Use Classification
von: Noppitak, Sangdaow, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Benchmarking for Practice: Few-Shot Time-Series Crop-Type Classification on the EuroCropsML Dataset
von: Reuss, Joana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EuroCropsML: A Time Series Benchmark Dataset For Few-Shot Crop Type Classification
von: Reuss, Joana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lightweight Multispectral Crop-Weed Segmentation for Precision Agriculture
von: Galymzhankyzy, Zeynep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large-Scale Dataset and Benchmark for Skin Tone Classification in the Wild
von: Matias, Vitor Pereira, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Seedling to Harvest: The GrowingSoy Dataset for Weed Detection in Soy Crops via Instance Segmentation
von: Steinmetz, Raul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WeedNet: A Foundation Model-Based Global-to-Local AI Approach for Real-Time Weed Species Identification and Classification
von: Shen, Yanben, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AGILE: A Diffusion-Based Attention-Guided Image and Label Translation for Efficient Cross-Domain Plant Trait Identification
von: Ranario, Earl, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Omni-iEEG: A Large-Scale, Comprehensive iEEG Dataset and Benchmark for Epilepsy Research
von: Duan, Chenda, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improved Crop and Weed Detection with Diverse Data Ensemble Learning
von: Asad, Muhammad Hamza, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Deep Learning Techniques for In-Crop Weed Identification: A Review
von: Hu, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Strip Crops and Intercrops Outperform Crop Rotations for Weed Management Under Conservation Agriculture in Zimbabwe
von: Betty Rutendo Masamba, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Year at Field Nats
von: Harris, Geoff
Veröffentlicht: (2019)

VisTA-SR: Improving the Accuracy and Resolution of Low-Cost Thermal Imaging Cameras for Agriculture
von: Yun, Heesup, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LSD-3D: Large-Scale 3D Driving Scene Generation with Geometry Grounding
von: Ost, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FEDORA: Flying Event Dataset fOr Reactive behAvior
von: Joshi, Amogh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Physical properties of sediment core MD05-2959G
von: Beaufort, Luc
Veröffentlicht: (2007)

SKALD: Scalable K-Anonymisation for Large Datasets
von: Reddy, Kailash, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Global Variation in Native and Non‐Native Richness of Weeds in Maize Is Shaped by the Length of Cereal Cultivation and Spillover of Crop Weeds
von: Makihiko Ikegami, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Compositionally Generalizable Semantic Parsing in Large Language Models: A Survey
von: Mannekote, Amogh
Veröffentlicht: (2024)

RoWeeder: Unsupervised Weed Mapping through Crop-Row Detection
von: De Marinis, Pasquale, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Vision-Language Semantic Grounding for Multi-Domain Crop-Weed Segmentation
von: Hossain, Nazia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DINOv3 Meets YOLO26 for Weed Detection in Vegetable Crops
von: Deng, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improving Math Problem Solving in Large Language Models Through Categorization and Strategy Tailoring
von: Akella, Amogh
Veröffentlicht: (2024)

StreetTree: A Large-Scale Global Benchmark for Fine-Grained Tree Species Classification
von: Li, Jiapeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Efficient and Intelligent Laser Weeding: Method and Dataset for Weed Stem Detection
von: Liu, Dingning, et al.
Veröffentlicht: (2025)