BOLLWM: A real-world dataset for bollworm pest monitoring from cotton fields in India

Auteurs : Jerome White, Chandan Agrawal, Anmol Ojha, Apoorv Agnihotri, Makkunda Sharma, Jigar Doshi

ICLR 2023 workshop on Practical Machine Learning for Developing Countries

Résultats du processus de synthèse de l'article arXiv : 2304.00763v1

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Résumé : This paper presents a dataset of agricultural pest images captured over five years by thousands of small holder farmers and farming extension workers across India. The dataset has been used to support a mobile application that relies on artificial intelligence to assist farmers with pest management decisions. Creation came from a mix of organized data collection, and from mobile application usage that was less controlled. This makes the dataset unique within the pest detection community, exhibiting a number of characteristics that place it closer to other non-agricultural objected detection datasets. This not only makes the dataset applicable to future pest management applications, it opens the door for a wide variety of other research agendas.

Soumis à arXiv le 03 Avr. 2023

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