基于深度残差学习的复杂背景下害虫识别数据集

数据集概述

该数据集包含五百五十张农业害虫图像，涵盖十个害虫类别，专为复杂背景下的害虫识别任务设计。数据已转换为LMDB格式，可直接用于Caffe深度学习框架，为相关算法开发提供支持。

文件详解

• 文件名称: Data for Pest Identification via Deep Residual Learning in Complex Background/data(lmdb format with mean file).zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 内容说明: 压缩包内包含LMDB格式的害虫图像数据集及均值文件，可直接用于Caffe框架进行深度残差学习模型训练与测试，未区分训练/测试集、数据/标签集及原始/处理数据。

适用场景

• 农业智能监控: 开发复杂背景下的实时害虫识别算法，支持田间智能监测系统
• 深度学习模型训练: 用于训练和验证基于深度残差网络的图像分类模型
• 农业病虫害防治研究: 分析不同害虫在复杂环境下的特征提取与识别效果
• 计算机视觉应用: 探索复杂背景下小目标检测、图像分类等技术的实际应用价值