Global Wheat Dataset USask_1 subset Spikelet Annotation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Spikelet annotation for 67 images taken from the Global Wheat Dataset USask_1 subset<br>If you use this data please cite the following papers<br><b>Unsupervised Domain Adaptation For Plant</b><b>Organ Counting </b><br><b>Global Wheat Head Detection (GWHD) dataset: a large and diverse dataset of high resolution RGB labelled images to develop and benchmark wheat head detection methods</b><br><br><pre><code>@inproceedings{ayalew2020unsupervised, author={Ayalew, Tewodros and Ubbens, Jordan and Stavness, Ian}, title = {Unsupervised Domain Adaptation For Plant Organ Counting}, booktitle = {Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV)}, month = {August}, year = {2020} } </code></pre><pre><code>@article{david2020global, title={Global Wheat Head Detection (GWHD) dataset: a large and diverse dataset of high resolution RGB labelled images to develop and benchmark wheat head detection methods}, author={David, Etienne and Madec, Simon and Sadeghi-Tehran, Pouria and Aasen, Helge and Zheng, Bangyou and Liu, Shouyang and Kirchgessner, Norbert and Ishikawa, Goro and Nagasawa, Koichi and Badhon, Minhajul Arifin and others}, journal={arXiv preprint arXiv:2005.02162}, year={2020} } @article{Ayalew2020, author = {Ayalew, Tewodros and Ubbens, Jordan and Stavness, Ian}, title = "{Global Wheat Dataset USask_1 subset Spikelet Annotation}", year = "2020", month = "7", url = "https://figshare.com/articles/dataset/Global_Wheat_Dataset_University_of_Saskatchewan_Spikelet_Annotation/12652973", doi = "10.6084/m9.figshare.12652973.v3" }</code></pre>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,038 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle