iCassava 2019 细粒度视觉分类挑战赛
计算机视觉与模式识别
2019-12-25 v2
摘要
病毒性疾病是木薯减产的主要来源，木薯是非洲第二大碳水化合物提供者。撒哈拉以南非洲至少 80% 的小农户家庭种植木薯。由于其中许多农民拥有智能手机，他们可以轻松获取农场中患病和健康木薯叶片的照片，从而提供了使用计算机视觉技术监测疾病类型和严重程度并提高产量的机会。然而，标注这些图像极其困难，因为需要雇用能够区分高度相似疾病的专家。我们提供了一个带标注和未标注的木薯叶片数据集，并制定了 Kaggle 挑战赛以鼓励参与者使用半监督方法改进其算法性能。本文描述了我们的数据集和 Challenge，该挑战是 CVPR2019 细粒度视觉分类研讨会的一部分。
引用
@article{arxiv.1908.02900,
title = {iCassava 2019 Fine-Grained Visual Categorization Challenge},
author = {Ernest Mwebaze and Timnit Gebru and Andrea Frome and Solomon Nsumba and Jeremy Tusubira},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.02900},
year = {2019}
}
备注
Kaggle competition website: https://www.kaggle.com/c/cassava-disease/overview, CVPR fine-grained visual categorization website: https://sites.google.com/view/fgvc6