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#농업

작물 종자 품종 표현형 데이터

작물 종자 품종 표현형 데이터 아이콘 이미지
  • 분야농축수산
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 5,939 다운로드 : 140 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2023-12-13 데이터 최종 개방
    1.0 2023-05-04 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-13 산출물 전체 공개

    소개

    - 종자 발아 데이터 : 5종 작물(벼, 밀, 고추, 배추, 무)별로 각 5개 품종에 대해 종이배지(발아객체 100립)기준으로 수집한 시계열 종자 발아 이미지 데이터
    
    - 작물 품종 특성 데이터 : 4종 작물(고추, 무, 상추, 배추)별 각 10개 품종에 대한 6개 품종 특성 값을 판별한 기록 데이터

    구축목적

    종자 발아 데이터 : 다양한 작물 품종별 종자발아 시계열 학습데이터 구축을 통해, 종자 발아 검정 시험의 객관적 기준 확립 및 신속성 확보
    
    - 작물 품종 특성 데이터 : 다양한 작물 품종특성 학습데이터 구축을 통해, 신품종 등록 시 작물특성조사의 객관적 기준 확립 및 신속성 확보
  • ☐ 종자 발아 데이터

     ○ 데이터 구축 규모

    ☐ 종자 발아 데이터○ 데이터 구축 규모
    작물 품종 구축량 비율 작물 품종 구축량 비율 작물 품종 구축량 비율
    삼강1호 2,514 5% 금강 2,011 4% 고추 부라보고추 2,021 4%
    수광 2,339 4% 조경 2,025 4% 독주역강 2,071 4%
    새칠보 2,581 5% 백강 2,044 4% 맘모스고추 2,012 4%
    새일품 2,344 4% 새금강 2,047 4% 녹국풋 2,002 4%
    청품 2,456 4% 황금알 2,000 4% 따따블고추 2,147 4%
    배추 월동춘채 2,018 4% 게걸무 2,000 4%    
    만수무강 2,386 4% 열무새바람 2,000 4%   총 구축량
    봄동배추씨알설춘 2,555 4% 다발무기발 2,000 4% 54,867장
    마트엇갈이 2,429 4% 청두무 2,000 4%
    배추아시아서울 2,864 4% 안토풀 2,001 4%

     

      ○ 데이터 분포
     

    작물 품종별 데이터 분포 차트

     

    ☐ 작물 품종 특성 데이터

     ○ 데이터 구축 규모

    ☐ 작물 품종 특성 데이터○ 데이터 구축 규모
    작물 품종 구축량 비율 작물 품종 구축량 비율
    고추 에이알돌격탄 6,254 2% 홍빛열 6,476 3%
    티탄스피드 6,318 2% 미소열 6,443 3%
    피알당첨 6,196 2% 흑단여름열 6,410 3%
    피알불강 6,300 2% 새바람열 6,335 2%
    에이알탄저박사 6,165 2% 초하열 6,446 3%
    불칼라 6,282 2% 새치마열 6,454 3%
    피알매운청양 6,303 2% 참맛치마열 6,380 3%
    대성 6,292 2% 수라상열 6,419 3%
    올복합 6,208 2% 서도열 6,416 3%
    케이칼탄 6,806 3% 향단이 6,243 2%
    상추 탑그린 6,781 3% 배추 신천엇갈이 6,523 3%
    진청맛 6,310 2% 신록엇갈이 6,507 3%
    열풍적치마 6,585 3% CR새신록엇갈이 6,356 2%
    선풍골드 6,268 2% 경신엇갈이배추 6,089 2%
    로메인 6,122 2% 청광엇갈이 6,468 3%
    청하랑 6,033 2% 단비엇갈이 6,417 3%
    삼복먹치마 6,355 2% 신청명엇갈이 6,466 3%
    흑하랑  6,094 2% 진맛얼갈이 6,369 3%
    슈퍼열풍 6,536 3% 서울 6,066 2%
    여름청치마 6,615 3% 마트엇갈이 6,509 3%
      총 구축량 254,615장

     

     

     ○ 데이터 분포

    작물 품종별 데이터 분포 차트

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드
     
     
    데이터 명  종자 발아 학습데이터
    학습 모델  인공지능 기반 종자 발아상태 탐지 모델
    모델 YOLOv5 
    성능 지표 종자 발아 상태 탐지 성능, mAP 70% 이상
    개발 내용 작물의 종자 발아 시계열 데이터를 활용하여 개체별 발아 상태(정상발아, 이상발아, 불발아)를 탐지하는 모델 개발
    응용서비스 유전적, 식물 발달 및 생리학 연구 등, 종자의 사용이 증가함에 따라 발아 여부 확인의 필요성뿐만 아니라, 종자의 발아 상태를 판별해야 할 필요성이 증대.이에 따른 연구 및 비즈니스 모델 개발에 활용 가능
    학습모델

    종자 발아 학습데이터 학습모델 결과 예시

    종자 객체의 영역과 클래스(정상발아, 이상발아, 불발아)를 분류

    결과 예시
    학습모델 결과 활용 - 종자 이미지 인식을 통해 종자 발아 상태를 판별 가능
    * 5종 작물(벼, 밀, 고추, 배추, 무)별 5개 품종 대상
    - 기존 종자 전문가의 육안으로 진행하는 달관검사에 의존하여 많은 시간과 인력을 필요로 했던 종자 발아상태 판별 프로세스 효율화, 전문가별 견해 차이 등의 문제가 있던 이상발아(길쭉함, 유리같음 등) 클래스를 객관적이고 균일하게 판별
    - 국내 주요 종자에 대한 디지털 발아율 검사 데이터 구축 표준 체계 확립을 위한 초석
    - 본 사업을 통해 구축된 데이터를 토대로 지속적인 종자발아 상태 이미지 데이터 구축하여 종자 연구 활동 기초자료로 활용
    - 향후 학습 데이터의 활용자를 대상으로 한 교육자료로 활용 가능(관련분야 연구자, 농업관련 직무 종사자 등)
    데이터 명  작물 품종 특성 학습데이터
    학습 모델  인공지능 기반 작물 품종 탐지 모델
    모델 YOLOv5 
    성능 지표 작물 품종 탐지 성능, mAP 85% 이상
    개발 내용 작물의 품종특성 원시 데이터를 활용하여 4개 작물별 10개 품종(총 40개 class)을 탐지하는 모델 개발
    응용서비스 작물의 품종 특성 탐지 모델을 활용하여 작물에 따른 양적⋅질적 특성에 대한 정보를 제공하고, 이에 따른 작물의 현 상태를 파악하여 농작물의 품질 향상 및 현황 파악 등에 활용이 가능
    학습모델

    작물 품종 특성 학습데이터 학습모델 결과 예시

     

    종자 객체의 영역과 클래스(정상발아, 이상발아, 불발아)를 분류

    결과 예시
    학습모델 결과 활용 - 신품종 등록 시 기존 품종과 특성지표 비교에 소요되는 시간 단축
    - 기존 국립종자원에 고시된 작물품종 특성 지표에 대한 시각자료로 활용
    - 본 사업을 통해 구축된 데이터를 토대로 작물 품종특성 이미지 데이터 구축, 품종특성 관련 연구 활동 자료로 활용
    - 향후 학습 데이터의 활용자를 대상으로 한 교육자료로 활용 가능(관련분야 연구자, 농업관련 직무 종사자 등)
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 종자 발아 상태 (정상발아, 이상발아, 불발아) 탐지 성능 Object Detection YOLO v5 mAP@IoU 0.5 70 % 78.6 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    ☐ 종자 발아 데이터
      주요 작물 5종(벼, 밀, 고추, 배추, 무)별로 각각 5개 품종을 선정하여 발아 조건이 구비된 생장시설에 종자를 발아시키고, 종자별 발아 전부터 발아 완료시점 까지의 시계열 학습 데이터

     ○ 데이터 구성
      - 종이배지(발아객체 100립)기준 발아 전후 시계열 Top view RGB 이미지 데이터
      - 종자 객체별 발아상태(정상묘, 비정상묘, 불발아) 판별 라벨링 데이터
      - 종자 보급기관, 발행년도, 촬영정보(촬영거리 등), 생장조건(생육일자, 온도 습도, 조도) 등의 설명 데이터

     

    < 종자 발아 데이터 구축 개념도 >

    파종기를 잉용한 종자 파종(5개 작물 5개 품종) 100립 발아샘플 제작 생육환경 정지)7~15일)  생육 발아 사계열 이미지 촬영(7~15회) 데이터 정제 및 검수 데이터(오토) 라벨링 및 검수


     ○ 종자 발아 데이터 구축 작물별 품종 대상
     

    ☐ 종자 발아 데이터○ 종자 발아 데이터 구축 작물별 품종 대상
    구분 작물명 작물코드 품종명(품종코드)
    1 A 삼강1호(AA), 수광(AB), 새칠보(AC), 새일품(AD), 청품(AE)
    2 B

    금강(BA), 조경(BB), 백강(BC), 새금강(BD), 황금알

    (BE)

    3 고추 C 부라보고추(CA), 독주역강(CB), 맘모스고추(CC), 녹국풋(CD), 따따블고추(CE)
    4 배추 D 월동춘채(DA), 만수무강(DB), 봄동배추씨알설춘(DC), 마트엇갈이(DD), 배추아시아서울(DE)
    5 E 게걸무(EA), 열무새바람(EB), 다발무기발(EC), 청두무(ED), 안토풀(EE)

     

     ○ 데이터 포맷

     

    데이터 구분

    ☐ 종자 발아 데이터○ 데이터 포맷
    구분  획득(수집) 단계  정제 단계 가공(라벨링) 단계
    원시데이터 원천데이터 최종데이터
    데이터 형태 디지털 파일 디지털 파일 디지털 파일 형태로 산출
    → 디지털 파일 → 디지털 파일
    데이터 포맷 이미지 규격 상세 : JPG  이미지 규격 상세 : JPG  이미지: JPG (컬러)
    (9,000*12,000 이상, 컬러)  (9,000*12,000 이상, 컬러)  가공데이터: JSON 형태 (ECMA-404, ISO/IEC 21778:2017, TTAE.OT- 10.0394로 국내외 표준안으로 채택)

     

     ○ 라벨링 데이터 구성

     

    ☐ 종자 발아 데이터 ○ 라벨링 데이터 구성
    구분 속성명 항목설명 TYPE 필수여부 범위 또는 작성예시
    1. info-기본 정보
    1-1 description 데이터셋 이름 string Y seed1_grade
    1-2 url 데이터셋 제작자 url string Y www.camtic.or.kr
    1-3 version 제작버전 string Y v.1.0
    1-4 year 제작년도 number Y 2022
    1-5 type 데이터셋 타입 string Y jpg
    1-6 img_path 이미지데이터 폴더 경로 string Y /종자발아/작물명/종자품종코드/촬영회차/img
    1-7 label_path 라벨링데이터 폴더 경로 string Y /종자발아/작물명/종자품종코드/촬영회차/json
    2. collection - 수집 정보
    2-1 crop 작물명(작물코드 참조) string Y [A, B, C, D, E]
    2-2 kind 종자 품종(품종코드 참조) string Y [AA, AB, AC, AD, AE,
    BA, BB, BC, BD, BE,
    CA, CB, CC, CD, CE,
    DA, DB, DC, DD, DE,
    EA, EB, EC, ED, EE]
    2-3 paper_num 종이배지 번호 string Y 예) 001
    2-4 seed_provider 종자 보급기관 string Y 예) 아세아종묘
    2-5 supply_year 종자 보급년도 number Y 예) 2022
    2-6 country_origin 종자 원산지 string Y 예) 대한민국
    2-7 growing_period 발아 생육시기(일) number Y 0~20
    2-8 temperature 생장 온도(℃) number Y 0~50
    2-9 humidity 생장 습도(%) number Y 0~100
    2-10 illuminance 생장 조도(lx) number Y 0
    2-11 img_attribute 촬영장비 속성 string Y Xiaomi 2201116SG
    2-12 img_type 촬영 이미지 속성 string Y RGB
    2-13 img_time 촬영일시 string Y yyyyMMdd
    2-14 img_shot_num 촬영회차 string Y 예) 01
    2-15 img_dist 촬영 거리(cm) number Y 0~100
    2-16 img_angle 촬영 각도(°) number Y 90
    2-17 img_light 조명 색온도(k) number Y 6000
    2-18 img_intrinsic_parameter 초점거리(mm) : Fc string Y 예) [8844.91, 0, 4453.60;
     0.00, 8837.63, 5954.69;
     0.00, 0.00, 1.00]
    2-19 img_distrotion 왜곡정도 : Kc string Y 예) [-0.04, 0.10, -0.05, -0.02, 000]
    3. licenses – 저작권 정보
    3-1 licenses_id 라이센스 고유번호 number Y 1
    3-2 licenses_name 라이센스 이름 string Y seed1
    4. images – 이미지 데이터 정보
    4-1 img_file_name 원천데이터 이름(파일명) string Y 촬영일자_SEED1_종자품종코드_촬영회차_종이배지번호
    4-2 img_height 세로 number Y 12,000
    4-3 img_width 가로 number Y 9,000
    5. annotations – 어노테이션 정보
    5-1 obj_num 발아객체 번호 number Y 1~100
    5-2 bbox 객체별 bounding box 정보 string Y 예) [0.0, 0.0, 20.0, 23.0]
    5-3 obj_bbox_area 객체별 bounding box 면적(픽셀 면적) number Y 예) 30
    5-4 obj_bbox_size 객체별 bounding box
     크기분류
    string Y [small, medium, large]
    5-5 seed1_grade 객체별 발아 판별 클래스 string Y [정상발아, 이상발아, 불발아, 판별불가]

     

     

     

     ○ 라벨링 데이터 예시

     

    라벨링 데이터 예시

     

     

     

    ☐ 작물 품종 특성 데이터
      주요 작물 4종(고추, 무, 배추, 상추)별로 각각 5개 품종을 선정한 후, 작물 재배 농가를 섭외하여 작물을 생육하여 작물 품종별 이미지로 구분이 가능한 3개의 양적형질, 3개의 질적형질 특성지표를 선정해 각 지표에 해당되는 작물의 품종 특성 기록 데이터  

     

     ○ 데이터 구성
      - 작물 품종별 6개 품종특성(양적형질 3개 질적형질 3개) RGB 이미지 데이터
      - 품종 특성값을 기술한 라벨링 데이터
      - 종자 품목 및 정보(보급처, 발행년도), 촬영정보(촬영거리 등), 생장조건(생육장소, 온도, 습도, 일사량) 등이 담긴 설명 데이터

     

    현장생욱(품종혼입 방지) 특성조사용 표본 수집 데이터 하벨링 및 검수 데이터 정제 및 검수 품종 특성지표 도출 및 이미지 획득

     

    ○ 작물 품종 특성 데이터 구축 작물별 품종 대상

     

    ☐ 작물 품종 특성 데이터○ 작물 품종 특성 데이터 구축 작물별 품종 대상
    작물명 작물코드 품종(품종코드) 작물명 작물코드 품종(품종코드)
    고추 F 에이알돌격탄(FA) G 홍빛열(GA)
    티탄스피드(FB) 미소열(GB)
    피알당첨(FC) 흑단여름열(GC)
    피알불강(FD) 새바람열(GD)
    에이알탄저박사(FE) 초하열(GE)
    불칼라(FF) 새치마열(GF)
    피알매운청양(FG) 참맛치마열(GG)
    대성(FH) 수라상열(GH)
    올복합(FI) 서도열(GI)
    케이칼탄(FJ) 향단이(GJ)
    상추 H 탑그린(HA) 배추 I 신천엇갈이(IA)
    진청맛(HB) 신록엇갈이(IB)
    열풍적치마(HC) CR새신록엇갈이(IC)
    선풍골드(HD) 경신엇갈이배추(ID)
    로메인(HE) 청광엇갈이(IE)
    청하랑(HF) 단비엇갈이(IF)
    삼복먹치마(HG) 신청명엇갈이(IG)
    흑하랑 (HH) 진맛얼갈이(IH)
    슈퍼열풍(HI) 서울(II)
    여름청치마(HJ) 마트엇갈이(IJ)

     

     

     

     ○ 데이터 포맷

     

    ☐ 작물 품종 특성 데이터○ 데이터 포맷
    구분  획득(수집) 단계  정제 단계 가공(라벨링) 단계
    데이터 구분 원시데이터 원천데이터 최종데이터
    데이터 형태 디지털 파일 디지털 파일 디지털 파일 형태로 산출
    → 디지털 파일 → 디지털 파일
    데이터 포맷 이미지 규격 상세 : JPG  이미지 규격 상세 : JPG  이미지: JPG (컬러)
    (9,000*12,000 이상, 컬러)  (9,000*12,000 이상, 컬러)  가공데이터: JSON 형태 (ECMA-404, ISO/IEC 21778:2017, TTAE.OT- 10.0394로 국내외 표준안으로 채택)

     

      ○ 라벨링 데이터 구성

     

     

     

    ☐ 작물 품종 특성 데이터○ 라벨링 데이터 구성
    구분 속성명 항목설명 TYPE 필수여부 범위 또는 작성예시
    1. info-기본 정보
    1-1 description 데이터셋 이름 string Y seed1_grade
    1-2 url 데이터셋 제작자 url string Y www.camtic.or.kr
    1-3 version 제작버전 string Y v.1.0
    1-4 year 제작년도 number Y 2022
    1-5 type 데이터셋 타입 string Y jpg
    1-6 img_path 이미지데이터
    폴더 경로
    string Y /종자발아/작물명
    /종자품종코드/촬영회차/img
    1-7 label_path 라벨링데이터
    폴더 경로
    string Y /종자발아/작물명
    /종자품종코드/촬영회차/json
    2. collection - 수집 정보
    2-1 crop 작물명
    (작물코드 참조)
    string Y [A, B, C, D, E]
    2-2 kind 종자 품종 string Y [FA, FB, FC, FD, FE, FF FG, FH, FI, FJ, GA, GB, GC, GD, GE, GF, GG, GH, GI, GJ, HA, HB, HC, HD, HE, HF, HG, HH, HI, HJ, IA, IB, IC, ID, IE, IF, IG, IH, II, IJ]
    2-3 location 작물 생육 장소 string Y 예) 전북 완주군 이서면 
    2-4 seed2_code 특성지표  string Y 01~04
    2-5 growth_stage 작물 생육단계 string  Y [육묘기, 성숙기, 수확기] 
    2-6 temperature 수확기 평균 온도(℃) number Y 0~50
    2-7 humidity 수확기 평균 습도(%) number Y 0~100
    2-8 radiation 수확기 평균 일사량(kWh/㎡) number Y 0~4000
    2-9 soil_texture 토성(soil texture) string Y 예) 미사질양토
    2-10 soil_p2o5 토양의 유효인산(mg/kg) number Y 0~10000
    2-11 soil_ca 토양의 치환성 칼슘(cmolc/kg) number Y 0~20
    2-12 soil_k 토양의 치환성 칼륨(cmolc/kg) number Y 0~20
    2-13 soil_mg 토양의 치환성 마그네슘(cmolc/kg) number Y 0~20
    2-14 soil_om 토양의 유기물(g/kg) number Y 0~100
    2-15 soil_ph 토양의 pH(1:5) number Y 0~20
    2-16 seed_provider 종자 보급기관 string Y 예) 아세아종묘
    2-17 supply_year 종자 보급년도 number Y 예) 2022
    2-18 country_origin 종자 원산지 string Y 예) 대한민국
    2-19 img_attribute 촬영 장비 속성 string Y Xiaomi 2201116SG
    2-20 img_type 촬영 이미지 속성 string Y RGB
    2-21 img_time 촬영일시 string Y yyyyMMdd
    2-22 img_dist 촬영 거리(cm) number Y 0~100
    2-23 img_angle 촬영 각도(°) number Y 90
    2-24 img_light 촬영 광원정보 string Y [자연광, 백색광, 황색광]
    3. licenses – 저작권 정보
    3-1 licenses_id 라이센스 고유번호 number Y 1
    3-2 licenses_name 라이센스 이름 string Y seed2
    4. images – 이미지 데이터 정보
    4-1 img_file_name 원천데이터 이름
    (파일명)
    string Y 촬영일자_SEED2_품종코드_특성지표코드_광원코드_객체번호
    4-2 img_height 세로 number Y 4,000
    4-3 img_width 가로 number Y 3,000
    5. annotations – 어노테이션 정보
    5-1 obj_num 객체번호 string Y 0001~9999
    5-2 bbox bounding box 정보 string Y 예) [0.0, 0.0, 440.0, 273.0]
    5-3 obj_length 객체 장축길이(mm) number N 예) 104
    5-4 obj_width 객체 최대폭(mm) number N 예) 19
    5-5 seed1_grade 양적형질1 클래스
    (하단 평가기준 참조)
    string Y [정상발아, 이상발아,
     불발아, 판별불가]
    5-6 seed2_grade2 양적형질2 클래스*
    (하단 평가기준 참조)
    number Y 1~10
    5-7 seed2_grade3 양적형질3 클래스*
    (하단 평가기준 참조)
    number Y 1~10
    5-8 seed2_grade4 질적형질1 클래스*
    (하단 평가기준 참조)
    number Y 1~10
    5-9 seed2_grade5 질적형질2 클래스*
    (하단 평가기준 참조)
    number Y 1~10
    5-10 seed2_grade6 질적형질3 클래스*
    (하단 평가기준 참조)
    number Y 1~10
    5-11 H_anthocyanin_area 상추(H) 객체 면적 대비
    안토시아닌 발현 면적 비율
    number N 예) 0.43

     

     

     

    ○ 라벨링 데이터 예시

     

     

     

     ※ 참고 : 작물별 품종특성 평가기준

     

     

     

    ☐ 작물 품종 특성 데이터○ 라벨링 데이터 예시
    작물명 양적형질1 양적형질2 양적형질3 질적형질1 질적형질2 질적형질3
    고추 잎몸광택 과실심실사이 홈의 깊이 과실 속살의 모: 하배축 잎: 모양 과실 안토시아닌
    두께 안토시아닌 착색 착색
    매우약하다 1 없거나 매우 얕다 1 매우얇다 1 없다 1 피침형 1 없다 1
    약하다 3 얕다 3 얇다 3 있다 9 난형 2 있다 9
    중간 5 중간 5 중간 5   넓은타원형 3  
    강하다 7 깊다 7 두껍다 7      
    매우 강하다 9   매우 두껍다 9      
    잎 길이  잎몸 옆절의 수 잎몸 가장자리  껍질색의 수 잎몸 끝 모양 무 속살 색
    결각의 깊이
    짧다 3 없거나 매우적다 1 없거나 매우 얕다 1 한 개 1 뾰족하다 1 투명한 희색 1
    중간 5 적다 3 얕다 3 두 개 2 평평하다 2 불투명한 흰색 2
    길다 7 중간 5 중간 5   둥굴다 3 녹색 3
    매우길다 9 많다 7 깊다 7     빨강색 4
      매우 많다 9        
    상추 잎 안토시아닌 발현의 정도 잎: 안토시아닌의 발현 면적 잎: 엽맥 잎: 가장자리 잎 안토시아닌의 색조 잎: 색
    결각의 종류
    없거나 매우 약하다 1 매우 작다 1 비부채살모양 1 둔한톱니모양 1  붉은색 1 녹색 1
    약하다 3  작다 3 반부채살모양 2 규칙적인 이빨모양 2 자주색 2 황록색 2
    중간 5 중간 5 부채살모양 3 불규칙적인 이빨모양 3 갈색 3 회녹색 3
    강하다 7 크다 7   이중이빨모양 4 없음 4  
    매우 강하다 9 매우 크다 9   삼중이빨모양 5    
    배추 바깥잎 바깥잎 바깥잎 바깥잎 모양 바깥잎 색깔 바깥잎 안토시아닌 색소 유무
    길이 중륵의 길이 중륵의 너비 (유사질적) (유사질적)
    짧다 3 짧다 3 좁다 3 원형 1 황록색 1 없다 1
    중간 5 중간 5 중간 5 넓은달걀형 2 녹색 2 없다 9
     
    길다 7 길다 7 넓다 7 거꾸로 세운 달걀형 3 회록색 3  
          좁은달걀형4 빨간색 4  
          긴타원형 4 자주색 5  

     


     ○ 라벨링 데이터 예시

     

    라벨링데이터 예시

     

     

     

     

     

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : (사)캠틱종합기술원
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    박영준 063-219-0345 [email protected] 사업 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    전라북도 데이터 수집 협조(전북도내 대외 업무 협조)
    전라북도농업기술원 데이터 관련 자문
    ㈜에스에스엘 데이터 가공, 모델개발
    ㈜하이드로봇테크앤리서치 데이터 수집 및 정제
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    박영준 063-219-0345 [email protected]
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데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.

API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.

리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.