A novel ground truth multispectral image dataset with weight, anthocyanins, and Brix index measures of grape berries tested for its utility in machine learning pipelines.

Navarro, Pedro J; Miller, Leanne; Díaz-Galián, María Victoria; Gila-Navarro, Alberto; Aguila, Diego J; Egea-Cortines, Marcos

Navarro, Pedro J; Miller, Leanne; Díaz-Galián, María Victoria; Gila-Navarro, Alberto; Aguila, Diego J; Egea-Cortines, Marcos.

Afiliação

Navarro PJ; Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (DSIE), Campus Muralla del Mar, s/n, Universidad Politécnica de Cartagena, 30202 Cartagena, Spain.
Miller L; Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (DSIE), Campus Muralla del Mar, s/n, Universidad Politécnica de Cartagena, 30202 Cartagena, Spain.
Díaz-Galián MV; Genética Molecular, Instituto de Biotecnología Vegetal, Edificio I+D+I, Plaza del Hospital s/n, Universidad Politécnica de Cartagena, 30202 Cartagena, Spain.
Gila-Navarro A; Genética Molecular, Instituto de Biotecnología Vegetal, Edificio I+D+I, Plaza del Hospital s/n, Universidad Politécnica de Cartagena, 30202 Cartagena, Spain.
Aguila DJ; Sociedad Cooperativa Las Cabezuelas, 30840 Alhama de Murcia, Spain.
Egea-Cortines M; Genética Molecular, Instituto de Biotecnología Vegetal, Edificio I+D+I, Plaza del Hospital s/n, Universidad Politécnica de Cartagena, 30202 Cartagena, Spain.

Gigascience ; 112022 06 14.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35701377

Assuntos

Antocianinas; Vitis; Inteligência Artificial; Frutas; Processamento de Imagem Assistida por Computador; Aprendizado de Máquina

Palavras-chave

Ground truth; computer vision; grape; machine learning; multispectral

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Vitis / Antocianinas Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article

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