数据集概述
该数据集包含三类大豆叶片图像：毛毛虫危害叶片、南美叶甲危害叶片及健康叶片，共六千四百一十张。图像在自然环境中拍摄，经标准化处理并通过旋转增强，保留原始状态，支持研究者按需预处理，适用于农业相关的智能技术研究。
文件详解
该数据集按类别划分目录，具体说明如下：
- 目录结构:
- bycbh73438-1/Caterpillar/: 存储毛毛虫危害的大豆叶片图像，共三千三百零九张
- bycbh73438-1/Diabrotica speciosa/: 存储南美叶甲危害的大豆叶片图像，共两千二百零五张
- bycbh73438-1/Healthy/: 存储健康的大豆叶片图像，共八百九十六张
- 文件格式: 所有文件均为.jpg格式，分辨率统一为500×500像素
- 图像特征: 包含原始拍摄图像及经45度、90度、180度旋转增强的图像，保留自然环境中的光照、阴影等真实条件
适用场景
- 农业病虫害识别: 训练深度学习模型自动识别大豆叶片上的毛毛虫和南美叶甲危害症状
- 作物健康监测: 构建大豆叶片健康状态分类模型，实时监测田间作物健康状况
- 产量预测研究: 分析叶片受害程度与大豆产量的关联，建立产量预测模型
- 精准农业应用: 开发基于图像识别的便携式田间病虫害诊断工具，指导精准施药
- 农业技术研究: 作为计算机视觉、机器学习算法在农业领域应用的验证数据集
