植物病害多模态数据集植物病害是影响农作物产量和品质的主要因素之一,多模态数据融合可提供更全面的病害诊断信息。本数据集收集了苹果、玉米、马铃薯、水稻、大豆、小麦等多种农作物的病害图像及多模态标注数据,涵盖RGB图像、分割掩码、边界框标注及文本元数据,为植物病害智能诊断提供标准化的多模态训练数据。
植物病害RGB-D三维目标检测数据集植物病害的精确分割是智能植保的关键技术,叶片分割和病斑分割可分别定位叶片区域和病害区域,结合文本症状描述可实现多维度的病害诊断。本数据集提供4,380组样本(图像+叶片分割+病斑分割+文本描述),旨在支撑基于深度学习的植物病害分割与多模态诊断模型研发。
农药知识问答数据集(paper-qa)农药知识是植保决策的核心依据,包含农药类型、使用剂量、防治对象、安全间隔期等关键信息。本数据集(paper-qa)基于农药领域专业文献构建问答对,旨在为农药知识检索、智能问答和精准施药决策提供结构化知识支撑。
农药知识库Paper-QA数据集基于农药领域592篇英文论文构建12,342条问答对、8,972条专业术语、4类下游任务数据和SFT-ready导出数据,服务于农药领域大语言模型微调、知识问答和科学声明验证。
水稻病虫害图像数据集本数据集整合自公开物种观测平台的水稻病虫害田间图像,包含6类病虫害及部分亚种类别信息,以覆盖自然农田场景中的不同光照、视角和生长阶段;原始图像经类别筛选、模糊或过暗图像过滤和文件格式保留处理,未进行裁剪、缩放等改变图像内容的预处理;当前版本不包含人工标注,类别由压缩包文件名标识,后续监督学习标注需由人工或标注工具完成;处理后的图像可用于训练分类、检测、迁移学习和细粒度识别模型,输出病虫害类别、检测位置或分类置信度。
多模态图像融合数据集多模态图像融合是计算机视觉与遥感领域的关键技术,通过融合可见光(RGB)与红外(IR)图像,可综合利用不同模态的互补信息,提升目标检测、场景理解等任务的性能。然而,现有融合数据集规模偏小、场景单一、缺乏统一的质量评估标准。本数据集提供配准的RGB-红外图像对及融合结果与质量评分,旨在支撑图像融合算法研发与融合质量自动评估模型的训练。
植物病害知识库(PDF文献集)植物病害知识库是智能植保系统的重要知识来源,包含各类病害的症状描述、防治方法、病理机制等专业知识。本数据集收集整理了1,226篇植物病害相关PDF文献,旨在为农业知识图谱构建、RAG问答系统和智能诊断提供结构化知识基础。
真菌次级代谢产物数据库整合4,222条真菌次级代谢产物记录,关联真菌分类学、生态位、化学分类、分子式、SMILES和靶蛋白等信息,用于天然产物药物发现、代谢组学和知识图谱研究。
植物病害分级数据集生姜是重要的经济作物和调味品,其病害直接影响产量和品质。生姜细菌性叶斑病、炭疽病、白斑病等病害的准确识别对于精准施药至关重要。本数据集聚焦生姜病害分类,覆盖5类生姜健康/病害状态,旨在支撑基于深度学习的生姜病害自动识别模型研发。 构建一个针对生姜作物的病害分级数据集,覆盖生姜细菌性叶斑病、炭疽病、药害、白斑病和健康5个类别,为生姜病害智能识别与精准防治提供标准化训练与评测数据。 适用于图像分类、病害识别、细粒度分类等任务,服务于生姜种植、病害监测、精准施药等场景。
生物医学因果关系知识抽取数据集整理1,978篇文献和19,777条生物医学因果关系,包含文献元数据、主体关系客体、置信度、理由、原文引用和问答扩展等结构化字段,用于生物医学知识图谱、药物发现和机制研究。