JoQert/argon-bilig-olive-dataset

🫒 Argon-Bilig: Gemlik Zeytini Arka Planı İzole Edilmiş Referans Hastalık Veri Seti

Bu veri seti, Marmara ve Gemlik havzasında zeytin (Olea europaea cv. 'Gemlik') üretiminde rekolte kaybına yol açan Halkalı Leke (Venturia oleaginea) ve Zeytin Pas Akarı (Aculus olearius) etmenlerinin tespiti için oluşturulmuş, arka plan gürültüsü YOLOv8 segmentasyonuyla siyahlaştırılmış ve standardize edilmiş yüksek kaliteli bir görüntü veri havuzudur.

Çalışma, TÜBİTAK 2204-A Lise Öğrencileri Araştırma Projeleri Yarışması ve TEKNOFEST Tarımsal Teknolojiler kapsamında geliştirilen Argon-Bilig Teşhis Motoru için referans veri tabanı olarak üretilmiştir.

---

👥 Veri Seti Geliştiricileri ve Sahipliği

• Muhammed Emin DUYAR
• Ahmet Buğra GİRGİN
• Yıl: 2026

---

🔬 Veri Mühendisliği ve Ön İşleme Metodolojisi

İnternetteki ve saha çalışmalarındaki ham zeytin yaprağı fotoğrafları genellikle ahşap zemin, çiftçi eli, toprak, kağıt veya gölge gibi ciddi görsel gürültüler (noise) içerir. Bu durum derin öğrenme modellerinin yanlış öznitelik öğrenmesine (shortcut learning) sebep olur.

Argon-Bilig Boru Hattında Uygulanan Süreç:

1. Ham görseller önce özel eğitilmiş YOLOv8s-seg modelinden geçirilmiştir.
2. Yaprak sınırları ve lezyon poligonları piksel seviyesinde birleştirilmiştir.
3. Morfolojik kapama (MORPH_CLOSE) ve kontur doldurma algoritmalarıyla yaprak içi delikler ve çatlaklar kapatılmıştır.
4. Yaprak dışındaki tüm pikseller RGB(0, 0, 0) siyah maskeyle izole edilmiş ve çevreleyici kutudan pay (padding) bırakılarak kırpılmıştır (crop).

---

🏷️ Sınıflar ve Dizin Yapısı

Veri seti %80 Eğitim (Train) ve %20 Doğrulama (Validation) olarak katmanlı (stratified) bölünmüştür:

argon-bilig-olive-dataset/
├── train/
│   ├── Healthy/                 # Sağlıklı Zeytin Yaprakları
│   ├── acerculus_olearius/      # Zeytin Pas Akarı Deformasyonları
│   └── olive_peacock_spot/      # Halkalı Leke Lezyonları
├── val/
│   ├── Healthy/
│   ├── acerculus_olearius/
│   └── olive_peacock_spot/
└── Cleaned_Class_Model_Dataset.zip  # Tek tıkla indirilebilir tam paket

---

💻 Python ile Kullanım Örneği (PyTorch)

from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# Standart Normalizasyon
data_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# Veri Yükleyici
train_dataset = datasets.ImageFolder('train', transform=data_transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

print(f"Toplam Eğitim Görseli: {len(train_dataset)}")
print(f"Sınıflar: {train_dataset.classes}")

---

📜 Lisans ve Akademik Atıf (Citation)

Bu türetilmiş ve temizlenmiş veri seti Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) lisansı ile korunmaktadır.

Veri setini çalışmalarınızda kullanırken lütfen şu atıfı ekleyiniz:

@misc{argonbilig_dataset2026,
  title={Argon-Bilig: Gemlik Zeytini Arka Planı İzole Edilmiş Referans Hastalık Veri Seti},
  author={Duyar, Muhammed Emin and Girgin, Ahmet Bu{\u{g}}ra},
  year={2026},
  howpublished={Hugging Face Datasets: \url{https://huggingface.co/datasets/JoQert/argon-bilig-olive-dataset}},
  note={Ön işlemeden geçirilmiş ve standardize edilmiş zeytin yaprağı görüntü havuzu}
}

---

🙏 Alt Veri Setleri ve Teşekkür (Acknowledgements)

Bu birleşik veri seti oluşturulurken öncül verilerinden yararlanılan araştırmacılara teşekkür ederiz:

• Olive Peacock Eye Dataset: Diker, A., Elen, A., Közkurt, C. et al. (2024). Eur Food Res Technol, 250, 287–299. DOI: 10.1007/s00217-023-04386-8
• Olive Leaf Disease Unified Dataset: Abeer Saleh (CC0: Public Domain)
• Olive Leaf Image Dataset: Habibul Basher (CC0: Public Domain)