yusuf802/new-image-dataset|图像识别数据集|农作物病害识别数据集

该数据集包含图像和标签两个特征，图像特征的类型是图像，标签特征的类型是分类标签，包含多个植物病害和健康状态的类别。数据集分为训练集和测试集，分别包含56842和10032个样本。数据集的大小和下载大小也被提供。

This dataset includes two features: image and label. The image feature is of image type, and the label feature is of class label type, including multiple plant diseases and healthy states. The dataset is divided into training and test sets, containing 56842 and 10032 samples respectively. The size and download size of the dataset are also provided.

原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

• 默认配置 (default)
  • 训练集 (train): 路径为 data/train-*
  • 测试集 (test): 路径为 data/test-*

数据集信息

• 特征
  • 图像 (image): 数据类型为图像
  • 标签 (label): 数据类型为类别标签，包含以下类别名称：
    • 0: Apple_Black_rot
    • 1: Apple_Cedar_apple_rust
    • 2: Apple_Powdery_mildew
    • 3: Apple_healthy
    • 4: Apple_scab
    • 5: Cherry_(including_sour)_Powdery_mildew
    • 6: Cherry_(including_sour)_healthy
    • 7: Corn_(maize)_Cercospora_leaf_spot Gray_leaf_spot
    • 8: Corn_(maize)_Common_rust
    • 9: Corn_(maize)_Northern_Leaf_Blight
    • 10: Corn_(maize)_healthy
    • 11: Cotton_leaf_diseased
    • 12: Cotton_leaf_fresh
    • 13: Grape_Black_rot
    • 14: Grape___Esca_(Black_Measles)
    • 15: Grape___Leaf_blight_(Isariopsis_Leaf_Spot)
    • 16: Grape___healthy
    • 17: Orange_Haunglongbing_(Citrus_greening)
    • 18: Orange__Black_Rot
    • 19: Orange__Canker
    • 20: Orange__Healthy
    • 21: Peach_Bacterial_spot
    • 22: Peach_healthy
    • 23: Pepper,_bell_Bacterial_spot
    • 24: Pepper,_bell_healthy
    • 25: Potato_Early_blight
    • 26: Potato_Late_blight
    • 27: Potato_healthy
    • 28: Squash_Powdery_mildew
    • 29: Strawberry_Leaf_scorch
    • 30: Strawberry_healthy
    • 31: Tomato_Bacterial_spot
    • 32: Tomato_Early_blight
    • 33: Tomato_Late_blight
    • 34: Tomato_Leaf_Mold
    • 35: Tomato_Septoria_leaf_spot
    • 36: Tomato_Spider_mites_Two_spotted_spider_mite
    • 37: Tomato_Target_Spot
    • 38: Tomato_Tomato_Yellow_Leaf_Curl_Virus
    • 39: Tomato_Tomato_mosaic_virus
    • 40: Tomato_healthy
    • 41: Wheat_healthy
    • 42: Wheat_leaf_rust
    • 43: Wheat_nitrogen_deficiency

数据集分割

• 训练集 (train)
  • 字节数: 5580252809.260068
  • 样本数: 56842
• 测试集 (test)
  • 字节数: 960697024.6779323
  • 样本数: 10032

数据集大小

• 下载大小: 6476692260 字节
• 数据集大小: 6540949833.938 字节

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在农业病害识别领域，yusuf802/new-image-dataset数据集通过系统地收集和分类多种农作物的病害图像，构建了一个全面且多样化的图像库。该数据集的构建过程包括对不同农作物（如苹果、葡萄、番茄等）的病害图像进行采集，并根据病害类型进行细致的标签分类。具体而言，数据集分为训练集和测试集，分别包含56842和10032个样本，确保了模型训练和评估的独立性。

使用方法

使用yusuf802/new-image-dataset数据集进行研究时，首先需根据数据集提供的配置文件进行数据加载，确保训练集和测试集的正确分离。随后，可以利用图像处理技术对数据进行预处理，如图像增强、归一化等，以提高模型的识别精度。在模型训练阶段，建议采用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，结合卷积神经网络（CNN）进行病害图像的分类训练。最后，通过测试集对模型进行评估，以验证其在实际应用中的性能。

背景与挑战

背景概述

在农业科技领域，植物病害的早期检测与分类对于提高作物产量和质量至关重要。yusuf802/new-image-dataset数据集由yusuf802创建，旨在为研究人员提供一个全面的图像数据集，用于训练和评估植物病害检测模型。该数据集包含了多种农作物的健康与病害图像，涵盖了苹果、樱桃、玉米、葡萄、橙子、桃子、辣椒、马铃薯、草莓、番茄、小麦等多种作物。数据集的创建时间为近期，主要研究人员或机构未明确提及，但其核心研究问题在于通过图像识别技术实现植物病害的自动化检测与分类，这对于农业领域的智能化发展具有重要推动作用。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临的主要挑战包括：1) 图像数据的多样性和复杂性，不同作物和病害的图像特征差异较大，增加了模型训练的难度；2) 数据集的平衡性问题，某些病害类别的样本数量较少，可能导致模型在处理这些类别时表现不佳；3) 数据集的标注质量，高质量的标注是确保模型准确性的基础，但手动标注大量图像既耗时又容易出错。此外，数据集的规模和多样性虽然为研究提供了丰富的资源，但也对计算资源和模型性能提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

在农业科技领域，yusuf802/new-image-dataset 数据集被广泛用于植物病害识别与分类任务。该数据集包含了多种农作物及其病害的图像，涵盖了苹果、葡萄、番茄等多种常见作物。通过深度学习模型，研究人员能够训练出高效的病害检测系统，从而实现对农作物健康状况的实时监控与预警。

解决学术问题

该数据集解决了农业领域中植物病害自动识别的学术难题。传统的病害识别依赖于专家经验和人工检测，效率低下且易受主观因素影响。通过引入深度学习技术，该数据集为研究人员提供了一个标准化的数据平台，推动了病害识别算法的创新与发展，显著提升了识别精度和效率。

实际应用

在实际应用中，yusuf802/new-image-dataset 数据集被用于开发智能农业系统，帮助农民及时发现并处理作物病害。例如，通过无人机或智能摄像头采集作物图像，系统能够自动识别病害类型并给出防治建议，从而减少农药使用，提高作物产量和质量，实现农业生产的智能化和可持续发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在农业科技领域，yusuf802/new-image-dataset的最新研究方向主要集中在利用深度学习技术进行植物病害的自动检测与分类。该数据集包含了多种农作物及其病害的图像，为研究人员提供了丰富的数据资源，以开发和优化病害识别算法。当前的研究热点包括提高模型的准确性和鲁棒性，以及探索如何在资源受限的环境中实现高效的病害检测。这些研究不仅有助于提升农业生产的效率和质量，还对全球粮食安全具有重要意义。