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Image datasets of cocoa beans for taxonomy nuances evaluation

机译:可可豆图像数据集用于分类细微差别评估

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摘要

There are some classification methods that generate nuances in the final accuracy caused by objects positioning, framing and damage. These occurrences may result in a drop of accuracy in computer vision systems that were trained with structured static datasets and are intended to be used in day-to-day applications in which the images are not always as organized as the trained dataset, like some biometric classification systems such as iris and fingerprint. In this regard, this paper presents six image datasets processed with different methods to help researchers analyze the impact of object positioning, framing and damage in their taxonomies.
机译:有一些分类方法会由于对象的定位,成帧和损坏而导致最终精度产生细微差别。这些情况可能会导致使用结构化静态数据集进行训练的计算机视觉系统的准确性下降,并打算用于日常应用中,在这些应用中,图像并不总是像受过训练的数据集一样像某些生物统计数据那样组织得井井有条。虹膜和指纹等分类系统。在这方面,本文提出了六种采用不同方法处理的图像数据集,以帮助研究人员分析对象定位,成帧和破坏对其分类法的影响。

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