unileon-robotics/leon_weeds

Leon Weeds Dataset

Este repositorio contiene un dataset unificado para la detección y segmentación de malas hierbas en cultivos, específicamente optimizado para modelos YOLO (segmentación).

Origen de los Datos

El dataset es una combinación de:

1. Dataset Original: Contiene 9 especies de malas hierbas comunes en la zona de León.
2. Veridis Dataset: Se ha integrado una parte del dataset Veridis, específicamente utilizando el contenido de train_original.zip (mapeado localmente como Viridis_dataset).

Clases

El dataset consolidado cuenta con 11 clases:

ID	Nombre de la Clase	Origen
0	amaranthus_retroflexus	Original
1	chenopodium_album	Original
2	datura_stramonium	Original
3	digitaria_sanguinalis	Original
4	echinochloa_crus_galli	Original
5	polygonum_aviculare	Original
6	setaria_viridis	Original
7	solanum_nigrum	Original
8	sorghum_halepense	Original
9	beet_viridis	Veridis
10	corn_viridis	Veridis

Formato

El dataset sigue el formato de YOLO Segmentation. Las etiquetas están normalizadas (0-1) y representan polígonos.

Las anotaciones provenientes de Veridis han sido convertidas de Bounding Boxes a polígonos rectangulares para asegurar la compatibilidad con modelos como YOLOv26m-seg.

Pipeline de Procesamiento

Este repositorio incluye los scripts necesarios para:

• Combinar: Unificar múltiples fuentes aplicando mapeo de clases.
• Dividir: Generar splits estratificados de Train, Val y Test.
• Aumentar: Aplicar técnicas de balanceo de clases (oversampling dinámico) y aumentación geométrica/color sin contaminación entre splits.
• Entrenar/Evaluar: Scripts listos para lanzar entrenamientos con Ultralytics YOLO.

---

license: cc-by-4.0