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 无人机技术逐渐成熟，能为智慧农业与精准监控提供非常强大的支撑。目前农业计算机视觉领域还未存在青皮核桃相关的数据集，因此为了推动农业计算机视觉领域的算法设计，我们使用无人机对8块核桃样本地进行遥感数据采集。考虑到青皮核桃具有受到多种光照和被遮挡的特征，我们构建出了一个目标特征细粒度更高的大规模数据集——WalnutData。该数据集共包含30240张图像，706208万个实例，目标类别有4种：受到正面光照且未被遮挡（A1）、受到逆光且未被遮挡（A2）、受到正面光照且被遮挡（B1）和受到逆光且被遮挡（B2）。我们提供了VOC、COCO和YOLO三种标签类型，适用于目前主流的许多目标检测模型。然后，在WalnutData上评估了许多主流算法，将这些评估结果作为基线标准。WalnutData数据集论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.20092.
 
-WalnutData类别示例如下图所示。（a）为A1类别，即青皮核桃受到正面光照且未被遮挡。（b）为A2类别，即青皮核桃受到逆光且未被遮挡。（c）为B1类别，即青皮核桃受到正面光且被遮挡。（d）为B2类别，即青皮核桃受到逆光且被遮挡。
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