nateraw/rice-image-dataset|图像识别数据集|农业数据集

Rice Image Dataset包含75,000张来自五种不同稻米品种（Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine和Karacadag）的图片，每种品种有15,000张图片。此外，还有一个包含106个特征的数据集，这些特征包括12个形态特征、4个形状特征和90个颜色特征。数据集用于通过人工神经网络（ANN）、深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）模型对稻米品种进行分类，其中CNN模型的分类准确率达到了100%。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: Rice Image Dataset

数据集描述

• 摘要: 该数据集包含75,000张稻米图像，每种稻米品种（Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine, Karacadag）各有15,000张。此外，还包含一个具有106个特征的第二数据集，包括12个形态学特征、4个形状特征和90个颜色特征。使用人工神经网络(ANN)、深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)模型进行稻米品种的分类，其中CNN模型达到100%的分类准确率。

数据集结构

• 图像数据: 75,000张图像，每种稻米品种15,000张。
• 特征数据: 包含12个形态学特征、4个形状特征和90个颜色特征的106个特征。

数据集创建

• 数据来源: 稻米品种图像。
• 数据集贡献者: @muratkokludataset

许可证信息

• 许可证: cc0-1.0

引用信息

bibtex [More Information Needed]

数据集亮点

• 使用五种稻米品种：Arborio, Basmati, Ipsala, Jasmine, Karacadag。
• 通过ANN、DNN和CNN模型实现稻米品种分类，其中CNN模型达到100%的分类准确率。
• 数据集包含丰富的形态学、形状和颜色特征，适用于多种机器学习模型的训练和测试。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在构建nateraw/rice-image-dataset时，研究者们采用了多种深度学习方法，包括人工神经网络（ANN）、深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），以分类和评估不同品种的稻米。该数据集包含了75,000张图像，每种稻米品种（Arborio、Basmati、Ipsala、Jasmine和Karacadag）各有15,000张。此外，数据集还提供了106个特征，包括12个形态特征、4个形状特征和90个颜色特征，这些特征是从图像中提取的，用于进一步的分析和分类。

特点

nateraw/rice-image-dataset的主要特点在于其大规模的图像数据和丰富的特征集。数据集不仅包含了高分辨率的稻米图像，还提供了详细的形态、形状和颜色特征，这些特征有助于更精确地分类和评估稻米品种。此外，数据集的构建过程中采用了多种先进的深度学习模型，这些模型在分类任务中表现出色，尤其是CNN模型达到了100%的分类准确率。

使用方法

使用nateraw/rice-image-dataset时，研究者可以利用其丰富的图像和特征数据进行稻米品种的分类和质量评估。数据集的图像部分适合用于训练和验证卷积神经网络（CNN）等图像处理模型，而特征数据则可以用于训练人工神经网络（ANN）和深度神经网络（DNN）。通过结合这些数据和模型，研究者可以开发出高效且准确的稻米分类系统，从而在农业和食品科学领域中发挥重要作用。

背景与挑战

背景概述

在农业科技领域，稻米品种的分类与质量评估一直是研究的重点。nateraw/rice-image-dataset数据集由Murat Koklu、Ismail Cinar和Yusuf Sefa Taspinar等人于2021年创建，旨在通过图像分析技术对不同稻米品种进行分类。该数据集包含了75,000张图像，涵盖了Arborio、Basmati、Ipsala、Jasmine和Karacadag五种常见的稻米品种，每种品种各有15,000张图像。通过使用人工神经网络（ANN）、深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）等模型，研究人员成功实现了高达100%的分类准确率，显著推动了稻米品种分类技术的发展。

当前挑战

尽管nateraw/rice-image-dataset在稻米品种分类方面取得了显著成果，但其构建过程中仍面临若干挑战。首先，数据集的多样性和代表性问题，确保每种稻米品种的图像能够全面反映其特征，是数据收集阶段的主要挑战。其次，图像质量的一致性问题，如光照、角度和背景的统一，对模型的训练效果有直接影响。此外，模型的泛化能力也是一个重要挑战，确保在不同环境和条件下仍能保持高准确率。最后，数据集的更新与维护，随着新品种的出现和现有品种的变化，数据集需要不断更新以保持其时效性和有效性。

常用场景

经典使用场景

在农业科学领域，nateraw/rice-image-dataset 数据集的经典使用场景主要集中在稻米品种的分类与质量评估。通过该数据集，研究人员可以利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），对不同品种的稻米进行精确分类。这种分类不仅有助于提高稻米市场的透明度，还能为农业生产提供科学依据，确保稻米品质的一致性。

实际应用

在实际应用中，nateraw/rice-image-dataset 数据集被广泛用于稻米加工和质量控制环节。例如，稻米加工厂可以利用该数据集训练的模型，实时监控和分类不同品种的稻米，确保产品质量。此外，农业科研机构和种子公司也可以利用该数据集进行稻米品种的遗传研究和育种优化，提高稻米的产量和抗病性。

衍生相关工作

基于 nateraw/rice-image-dataset 数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，有研究者利用该数据集开发了基于深度学习的稻米品种分类系统，显著提高了分类精度。此外，还有研究探讨了如何利用该数据集中的图像特征进行稻米质量评估，为稻米市场的质量标准制定提供了科学依据。这些衍生工作不仅丰富了农业科学的研究内容，也为实际应用提供了技术支持。