Um Conjunto de Dados em Larga Escala para Segmentação e Classificação de Peixes

A avaliação da qualidade dos frutos do mar tanto no varejo quanto durante a embalagem na produção deve ser realizada minuciosamente para evitar a deterioração, que causa sérios problemas de saúde humana e também perdas econômicas. Como as doenças e a decomposição nos frutos do mar apresentam sintomas distintos em diferentes espécies, a classificação das espécies é requerida. Neste campo, a inadequação dos atuais métodos tradicionais, que são trabalhosos e lentos, pode ser superada com sistemas baseados em aprendizado de máquina e processamento de imagem, que apresentam resultados rápidos e precisos. Para projetar tais sistemas, são necessários conjuntos de dados práticos e adequados. No entanto, a maioria dos conjuntos de dados disponíveis publicamente não é adequada para o mencionado propósito. Esses conjuntos de dados contêm imagens tiradas debaixo d'água ou consistem em frutos do mar que geralmente não são (amplamente) consumidos. Neste estudo, um conjunto de dados prático e extenso, contendo nove frutos do mar distintos amplamente consumidos na Região do Egeu da Turquia, foi formado. Além disso, experimentos abrangentes baseados em diferentes abordagens de classificação foram realizados para analisar a usabilidade deste conjunto de dados coletado. Os resultados experimentais demonstram resultados muito promissores; portanto, este conjunto de dados será disponibilizado publicamente para investigações futuras neste domínio de pesquisa.