농업 환경 변화에 따른 작물 병해 진단 AI 경진대회

1. train : 학습용 데이터셋

├ 10001 : 데이터 고유 아이디

│ ├ 10001.jpg : 이미지 파일

│ ├ 10001.csv : 환경 데이터

│ └ 촬영 전 48 시간의 "측정 시각", "내부 온도", "내부 습도", "내부 이슬점", "내부 CO2", "외부 풍속", "외부 누적일사" 등의 환경 정보

│ └ 10001.json :

│ ├ description

│ │ ├ image : 이미지 파일 이름

│ │ ├ date : 촬영 날짜

│ │ ├ time : 촬영 시간

│ │ ├ region : 촬영 지역

│ │ ├ height : 이미지 높이

│ │ ├ width : 이미지 너비

│ │ └ task : 데이터 종류 (질병/해충/병해/정상 구분)

│ └ annotations

│ ├ disease : 작물 상태 코드

│ ├ crop : 작물 코드

│ ├ area : 작물 촬영 부위

│ ├ grow : 작물의 생육 단계

│ ├ risk : 질병 피해 정도

│ ├ bbox : 주목 객체 바운딩 박스 (x, y, w, h 형태)

│ └ part : 병해 부위 바운딩 박스 (x, y, w, h 형태)

│

├ 10002

├ 10003

└ ...

[추가] train.csv : train set에 대한 정답 파일

•  image : 이미지 파일 이름
•  label : "{작물 코드}_{작물 상태 코드}_{질병 피해 정도}" 형태의 문자열
• "{crop}_{disease}_{risk}"

2. test : 평가용 데이터셋

├ 10001 : 데이터 고유 아이디

│ ├ 10001.csv : 환경 데이터

│ └ 촬영 전 48 시간의 "측정 시각", "내부 온도", "내부 습도", "내부 이슬점", "내부 CO2", "외부 풍속", "외부 누적일사" 등의 환경 정보

│ └ 10001.jpg : 이미지 파일

│

├ 10002

├ 10003

└ ...

3. sample_submission.csv : 제출용 양식

•  image : 이미지 파일 이름
•  label : "{작물 코드}_{작물 상태 코드}_{질병 피해 정도}" 형태의 문자열
• "{crop}_{disease}_{risk}"