德国波恩大学 发布 HOPS (hierarchical orchard panoptic segmentation) 数据集, 应用在 精准农业、计算机视觉 领域

德国波恩大学 本次发布的数据集 HOPS (hierarchical orchard panoptic segmentation), HOPS数据集是由德国波恩大学机器人中心创建的，包含真实苹果园中不同传感器（如地面激光扫描仪、无人机上的RGB-D相机等）收集的点云数据。该数据集特别为分层全景分割任务设计，记录了两年内不同生长阶段的苹果园数据，并提供了高质量的注释，包括语义分割、树木实例分割、果实和树干实例分割。HOPS数据集旨在支持精准农业中的作物产量估算，通过使机器人能够理解周围环境来识别目标对象。

查看HOPS (hierarchical orchard panoptic segmentation)

关于 德国波恩大学 , 德国波恩大学是一所位于德国波恩的著名研究型大学，以其在各个学科领域的高质量教育和研究而闻名。机器人中心是该大学下属的一个研究机构，专注于机器人技术和人工智能的研究与开发。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。