Dados e créditos
As figuras e as gravações com sementes reais usam conjuntos públicos de imagens e de medidas. Cada bloco abaixo diz o que é o conjunto, onde ele aparece no site, de onde veio, a licença e como citar. Quando a origem ou a licença ainda não foi conferida, o bloco diz isso. As animações são outra coisa: são desenhadas em código, e o fim da página explica a diferença.
Com imagem no site
Fotos, recortes ou contornos destes conjuntos estão nas páginas listadas em cada bloco.
Varreduras de sementes de orquídea depois do tetrazólio, feitas no scanner de mesa do grupo, e fotos do laboratório e da equipe.
Fonte: GPEOrq e GPSEM. Para usar estas imagens, escreva para o contato do site.
Fotos de orquídeas, capins, soja, milho, arroz, café e feijão, e das curiosidades, para mostrar cada cultura inteira, da planta à semente. São de terceiros, com licença aberta, e cada uma sai com o autor e a licença na legenda.
Fontes: Wikimedia Commons, iNaturalist e USDA PLANTS. As fotos foram reduzidas e convertidas para WebP, sem outra alteração.
A bancada de captura e uma lâmina lida pela pessoa e pelo modelo, no projeto do Millennium Seed Bank que treina um modelo para o tetrazólio em orquídea. Aparecem só lado a lado com as nossas, para comparar os dois caminhos.
Fonte: "How machine learning can help us conserve orchid seeds", kew.org, 20 de junho de 2025. Os direitos são do Royal Botanic Gardens, Kew.
Recortes de placas de tetrazólio de sementes de orquídea sobre papel azul, com o contorno e a classe de cada semente, viável ou inviável.
Fonte: Roboflow Universe, versão 8.
Citação: Sementes de Orquídeas, versão 8. Roboflow Universe. universe.roboflow.com/sementes-de-orqudea/sementes-de-orquideas.
Não é um conjunto, é uma montagem. Sementes de cinco conjuntos com uma semente por foto (arroz, café, milho, soja com defeitos e 88 espécies) foram recortadas e coladas numa cena só, com posição e giro sorteados. As sementes não foram fotografadas juntas. A figura das classes de qualidade, com 23 sementes, é uma cena do mesmo tipo, só com a soja com defeitos. Das mesmas cinco fontes saem as 145 silhuetas usadas nos instrumentos, nas figuras de forma e no símbolo do Hilum.
Fontes: os blocos Arroz, Café, Milho, Soja com defeitos e 88 espécies, nesta página.
Fotos de grãos de arroz das cultivares Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine e Karacadag, um grão por foto, e uma tabela com 106 descritores de forma e cor medidos nessas fotos. É com ela que as medidas do SeedCounter foram conferidas em 1.904 grãos.
Fonte: as fotos no Kaggle e a tabela na página de conjuntos do autor, que pede a citação abaixo.
Citação: Koklu M., Cinar I., Taspinar Y. S. (2021). Classification of rice varieties with deep learning methods. Computers and Electronics in Agriculture 187, 106285. doi:10.1016/j.compag.2021.106285. E também: Cinar I., Koklu M. (2022). Identification of rice varieties using machine learning algorithms. Journal of Agricultural Sciences 28(2), 307–325. doi:10.15832/ankutbd.862482
Fotos de sementes de soja, uma por foto, em cinco classes: íntegra, quebrada, imatura, com tegumento danificado e manchada.
Fonte: cópia baixada do Kaggle, ainda sem o endereço da publicação original.
As páginas de Teoria citam este conjunto pelo artigo de Lin W., Fu Y., Xu P., Liu S., Ma D., Jiang Z., Zang S., Yao H., Su Q. (2023). Soybean image dataset for classification. Data in Brief 48, 109300. doi:10.1016/j.dib.2023.109300. Falta conferir se a cópia usada é a mesma.
Fotos de plantas de soja arrancadas e deitadas sobre pano preto, com uma caixa marcada em cada vagem, feitas para contar vagens. Os contornos da gravação foram gerados dentro das caixas e não fazem parte do conjunto original.
Fonte: cópia no Hugging Face, descrita no artigo abaixo.
Citação: Xiang S., Wang S., Xu M., Wang W., Liu W. (2023). YOLO POD: a fast and accurate multi-task model for dense Soybean Pod counting. Plant Methods 19, 8. doi:10.1186/s13007-023-00985-4
Digitalizações de sementes de soja das cultivares Anjasmoro, Dega 1 e Grobogan, com cada semente recortada e a máscara no próprio arquivo.
Fonte: Mendeley Data, versão 2.
Citação: Syahraza M. A., Hanafiah D. S., Purnamasari F., Nurhasanah R. (2025). Image Dataset of Local Indonesian Soybean Seed Varieties (Anjasmoro, Grobogan, and DEGA-1). Mendeley Data, versão 2. doi:10.17632/c733bjz4m3.2
Fotos de grãos de café, um por foto, em quatro níveis de torra: verde, clara, média e escura.
Fonte: Kaggle.
Citação: Coffee Bean Dataset, resized 224 × 224. Kaggle.
Fotos de sementes de milho, uma por foto, das variedades Bhihilifa, SanzalSima e WangDataa.
Fonte: Kaggle.
Citação: Maize Seed Dataset. Kaggle.
Fotos macro de sementes de 88 espécies de forrageiras, uma semente por foto, sobre fundo preto. Nas 145 silhuetas, aparecem como “nativas”.
Fonte: o artigo que descreve o conjunto, publicado com licença CC BY 4.0. Falta conferir a licença das imagens no repositório.
Citação: Yuan M., Lv N., Dong Y., Hu X., Lu F., Zhan K., Shen J., Wu X., Zhu L., Xie Y. (2024). A dataset for fine-grained seed recognition. Scientific Data 11, 344. doi:10.1038/s41597-024-03176-5
Só nas contas
Medidas tiradas destes conjuntos aparecem em tabelas, gráficos e no texto. Nenhuma imagem deles é reproduzida no site.
Placas com 10 sementes de milho fotografadas a cada hora durante o teste de germinação, com o estado de cada semente anotado. O site usa só as anotações, somadas por placa: 120 placas, 1.200 sementes.
Fonte: Kaggle, descrito no artigo abaixo.
Citação: Chen C., Bai M., Wang T., Zhang W., Yu H., Pang T., Wu J., Li Z., Wang X. (2024). An RGB image dataset for seed germination prediction and vigor detection: maize. Frontiers in Plant Science 15, 1341335. doi:10.3389/fpls.2024.1341335
Tabela com 16 descritores de dimensão e forma medidos em 13.611 grãos de feijão seco de sete cultivares.
Fonte: a página de conjuntos do autor, que pede a citação abaixo.
Citação: Koklu M., Ozkan I. A. (2020). Multiclass classification of dry beans using computer vision and machine learning techniques. Computers and Electronics in Agriculture 174, 105507. doi:10.1016/j.compag.2020.105507
Grãos de trigo durum filmados numa esteira, em três classes (vítreo, amiláceo e matéria estranha), com uma planilha de descritores por objeto.
Fonte: cópia do Kaggle, descrita no artigo abaixo.
Citação: Kaya E., Saritas İ. (2019). Towards a real-time sorting system: identification of vitreous durum wheat kernels using ANN based on their morphological, colour, wavelet and gaborlet features. Computers and Electronics in Agriculture 166, 105016. doi:10.1016/j.compag.2019.105016
Descritores globais de cor e textura de metades de sementes de soja escaneadas depois do tetrazólio, classificadas por tipo e intensidade de dano. O conjunto publica os descritores, sem as imagens.
Fonte: o artigo que publica os descritores.
Citação: Pereira D. F., Bugatti P. H., Lopes F. M., Souza A. L. S. M., Saito P. T. M. (2019). Contributing to agriculture by using soybean seed data from the tetrazolium test. Data in Brief 23, 103652. doi:10.1016/j.dib.2018.12.090
Fotos de 775 sementes inteiras de 65 espécies de gramíneas, usadas para comparar descritores só de forma com descritores de forma e cor.
Fonte: origem a confirmar. A referência entra aqui assim que for conferida.
As páginas de Teoria também usam números publicados em artigos, como as constantes da equação da viabilidade. Esses números vêm citados na própria página, na lista de referências.
Simulação ou dado real
Toda figura do site leva um selo. Ele diz se a imagem vem de sementes de verdade ou se foi desenhada em código.
Figura ou gravação feita com um dos conjuntos desta página. Os números saem das contas do SeedCounter sobre esses dados. A lâmina composta, montada a partir de várias fotos, está explicada acima.
As animações do site, no início, em Aprender, em Laboratórios, na Teoria e no blog, usam sementes-modelo desenhadas em código. Mostram a ideia de cada medida, não um resultado medido. As placas do desafio Teste o seu olho e a bancada em 3D de Laboratórios também são simulação.
As cenas Soja, Orquídea TZ e Forrageira, dentro do SeedCounter, são sintéticas, com a resposta certa conhecida. As gravações de tela com as doze sementes de soja usam essa cena de demonstração.
Marca o lugar de uma foto ou gravação real que ainda vai ser feita, com o código da lista de exemplos ou do roteiro de gravação.
Se você publicou um destes conjuntos e quer outra forma de citação, ou encontrou um erro nesta página, escreva. A página é corrigida.
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