马铃薯缺陷目标检测

本研究所使用的图像样本主要由收录于Mendeley Data的马铃薯缺陷数据集混合而成，具有良好的标注质量，适用于马铃薯缺陷目标检测任务。主要包括以下两个部分：由Md Ali Emam Al等于2024年发布的Potato Disease Classification数据集，以及由Md Mafiul Hasan Matin Mafi等于2023年发布的Potato Disease Recognition Dataset。
研究团队在此基础上收集并整合了马铃薯原始缺陷图像共计2328张。其包含健康马铃薯（Good）、机械损伤马铃薯（Defected potato）、真菌感染马铃薯（Diseased-fungal-damaged）与发芽马铃薯（Bud-Sprouted）四种样本类别。之后对图像进行统一裁剪与尺寸标准化，以保证输入一致性，为后续标注与模型训练奠定数据基础。