食料生産総合研究所 
背景・目的
本記事では，前回の記事に続いて画像を用いた物体検出や分類のための野菜や果物のデータセットを紹介します．前回の記事では紹介しきれなかった内容の中でも，本記事ではkaggleで公開されているデータセットを中心に紹介します．皆様の活動の一助になれば幸いです．
データセット
Mushrooms images classification 215
これは，キノコの画像分類のためのデータセットです．微力ながら筆者がラベル名の修正に協力したデータセットです．このデータセットには，画像解像度が512×512 pxの215種類のキノコの3122枚の画像が入っています（クラスごとに少なくとも 4 枚の画像が入っています）．
3122枚
215クラス（キノコの名前）
512×512 px
ODC Public Domain Dedication and Licence (PDDL)
Onishchenko, D.
Fresh and Stale Images of Fruits and Vegetables
このデータセットには，6種の野菜や果物の画像が入っています．各果物や野菜の画像は，新鮮なものとそうでないものとで2値のラベルがふられています．このデータセットは，野菜の鮮度判定のためのデータセットだそうです．画像はスマートフォンを用いて取得されています．
約15000枚
12クラス
- Apple：リンゴ
- fresh
- stale
- Banana：バナナ
- fresh
- stale
- Bitter gourd：ゴーヤ
- fresh
- stale
- Capsicum：（ピーマンの形状に近い）トウガラシ
- fresh
- stale
- Orange：オレンジ
- fresh
- stale
- Tomato：トマト
- fresh
- stale
画像によって異なる
CC0: Public Domain
RAGHAV R POTDAR, ADITHYA SHRIVASTAVA, Rahul Sohandani, Naren Khatwani
※KaggleのCollaboratorsに記載の表記にしています．
Fruit Classification
このデータセットは画像分類に使用できるもので33種（品種での分類を含む）の野菜や果物の画像が入っています．画像枚数は22495枚で，画像サイズは100×100 pxです．Kaggleに公開されているファイルでは，学習用データが16854枚，テスト用データが5641枚と振り分けられているようです．
22495枚
33クラス
- Apple Braeburn：リンゴ（品種：ブレイバーン）
- Apple Granny Smith：リンゴ（品種：グラニースミス）
- Apricot：アプリコット
- Avocado：アボカド
- Banana：バナナ
- Blueberry：ブルーベリー
- Cactus fruit：サボテン
- Cantaloupe：カンタロープ（赤肉種のマスクメロン）
- Cherry：サクランボ
- Clementine：（小さな甘い）ミカン
- Corn：トウモロコシ
- Cucumber Ripe：（熟した）キュウリ
- Grape Blue：ブドウ
- Kiwi：キウイフルーツ
- Lemon：レモン
- Limes：ライム
- Mango：マンゴー
- Onion White：タマネギ
- Orange：オレンジ
- Papaya：パパイヤ
- Passion Fruit：パッションフルーツ
- Peach：モモ
- Pear：ナシ
- Pepper Green：（緑色で細長い形状の）トウガラシ
- Pepper Red：（赤色で細長い形状の）トウガラシ
- Pineapple：パイナップル
- Plum：プラム
- Pomegranate：ザクロ
- Potato Red：（赤色の）ジャガイモ
- Raspberry：ラズベリー
100×100 px
不明
Zhang, E.
Tomato Cultivars
このデータセットは画像分類に使用できるトマトのデータセットです．トマト15品種の画像が計776枚入っています．
776枚
15クラス
- Kumato
- Beefsteak
- Tigerella
- Roma
- Japanese Black Trifele
- Yellow Pear
- Sun Gold
- Green Zebra
- Cherokee Purple
- Oxheart
- Blue Berries
- San Marzano
- Banana Legs
- German Orange Strawberry
- Supersweet 100
160×160 px（全画像同じサイズなのかは不明）
不明
Belitskaya, O.
FRUIT VS VEGETABLE
このデータセットは野菜と果物の2値の画像分類に使用できるデータセットです．野菜と果物の画像が計550枚入っています．
550枚
2クラス
- Vegetable：野菜
- Fruit：果物
1000×1000 px（全画像同じサイズなのかは不明）
不明
Razin, V.
引用文献やサイト
- Onishchenko, D. Mushrooms images classification 215. Kaggle [Data set]. https://www.kaggle.com/datasets/daniilonishchenko/mushrooms-images-classification-215/data, accessed on 17 February 2024.
- RAGHAV R POTDAR, ADITHYA SHRIVASTAVA, Rahul Sohandani, Naren Khatwani. Fresh and Stale Images of Fruits and Vegetables. Kaggle [Data set]. https://www.kaggle.com/datasets/raghavrpotdar/fresh-and-stale-images-of-fruits-and-vegetables, accessed on 17 February 2024.
- Zhang, E. Fruit Classification. Kaggle [Data set]. https://www.kaggle.com/datasets/sshikamaru/fruit-recognition, accessed on 17 February 2024.
- Belitskaya, O. Tomato Cultivars. Kaggle [Data set]. https://www.kaggle.com/datasets/olgabelitskaya/tomato-cultivars, accessed on 17 February 2024.
- Razin, V. FRUIT VS VEGETABLE. Kaggle [Data set]. https://www.kaggle.com/datasets/razinw/fruit-vs-vegetable, accessed on 17 February 2024.
