農業AIチームでは研究テーマの一つとして、ストックと呼ばれる植物の分類に取り組んでいます。 ストックとは、観賞用の花の品種の一つであり、開花した花は、テーマパークの装飾や冠婚葬祭などさまざまな場所で使用されます。 ストックを栽培する際に手間のかかる作業の一つとして、八重鑑別という作業が一般に行われています。 八重鑑別とは、一重咲きの個体を間引く作業です。 この作業により、見た目が良く、商業的価値の高い八重の個体のみを育てることで生育スペース、肥料、労働時間を節約することができます。 しかし、一重個体と八重個体の葉の識別は、経験の浅い作業者では難しく、熟練の技術が求められます。

そこで中條研究室では、東京都立瑞穂農芸高校園芸科学科の園芸の専門家や生徒に協力していただき、八重鑑別画像分類モデルの作成、一重子葉と八重子葉の画像処理による分類を目的として、 MiLIC (Matthiola incana Leaf Image Classification) データセットを作成し、機械学習のモデルやデータセットを扱うプラットフォームであるHuggingfaceにて公開いたしました。 MiLICデータセットを用いて八重鑑別画像分類モデルを作成した論文も発表予定です。 MiLICデータセットにアクセスするには、以下のGoogleフォームにご記入ください。 入力が完了すると、データセットをダウンロードするためのリンクが送信されます。 データセットは、CC BY 4.0ライセンスの範囲で、ご自由にご使用いただけます。

Googleフォーム： https://forms.gle/dKmRXPUJsWgSAZq5A

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ご協力いただいている瑞穂農芸高校のHPでもストックの八重鑑別が紹介されています。
東京都立瑞穂農芸高校園芸科学科