数据集概述
本数据集为研究合成数据集在深度学习硅藻自动检测中有效性的配套资料，包含硅藻图像、杂质图像及合成图像生成代码。硅藻图像来自公开图谱，经分类学家验证；杂质图像提取自真实显微图像，为相关算法开发与验证提供数据支持。
文件详解
- 文件名称: Dataset for publication_ Usefulness of synthetic datasets for diatom automatic detection using a deep-learning approach - LIEC.pdf
- 文件格式: PDF
- 内容说明: 包含数据集核心内容，涵盖166种硅藻（共9230张图像，标注来源RA、IDF、BRG）、600张杂质图像，以及合成显微图像生成代码的相关说明，代码使用细节需参考
synthetic_data_generator/目录下的README文件
适用场景
- 深度学习模型训练: 用于训练和优化硅藻自动检测算法
- 合成数据集有效性验证: 评估合成数据对真实硅藻检测任务的辅助价值
- 显微图像分析研究: 探索杂质干扰对硅藻识别精度的影响机制
- 生物图像数据集构建: 为硅藻分类及相关生物图像数据集开发提供参考
