Project-AgML/AgML

What it solves

AgMLは、機械学習のための多様な農業データセットへのアクセスと標準化の困難さを解決します。研究者や開発者がデータ収集や前処理に費やす時間を削減するため、公開されている農業データを探索、ダウンロード、ロードするための集中的なライブラリを提供します。

How it works

AgMLは、Hugging Face Hubと統合されるデータレイヤーとして機能します。HuggingFaceDataLoaderを使用してデータセットを取得し、オプションの層化抽出を含む、データをトレーニング、検証、テストセットに分割するツールを提供します。このライブラリは、一般的な農業タスクを特定の形式に標準化します：分類のためのラベル、物体検出のためのCOCO-styleのバウンディングボックス、セマンティックセグメンテーションのためのシングルチャネルマスク。PyTorchとTensorFlowと互換性があり、Hugging Faceのdatasetsおよびtransformersライブラリと直接統合して、学習と推論を行えます。

Who it’s for

作物のモニタリング、害虫検出、その他の農業タスクのためのディープラーニングモデルを構築する農業AI研究者、データサイエンティスト、および開発者。

Highlights

• Extensive Dataset Access: 世界中の幅広い公開農業データセットを提供します。400万枚以上の画像を含む大規模なiNatAgコレクションが含まれます。
• Standardized Formats: さまざまなデータソースを統一的な形式で、分類、検出、セグメンテーションのための形式を提供します。
• Seamless Integration: Hugging Faceのエコシステムとすぐに使える状態で統合されており、標準的なTrainerおよびPipelineクラスを使用できます。
• Framework Agnostic: PyTorchとTensorFlowの両方をサポートします。