木薯病害图像识别数据集CassavaDiseaseImageRecognitionDataset-tanulsingh077
数据来源：互联网公开数据
标签：木薯病害, 图像识别, 农业, 计算机视觉, 机器学习, 疾病检测, 数据集, CNN
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的木薯叶片图像数据，记录了木薯叶片图像及其对应的病害类别信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但推测可能来自木薯种植区域。
数据维度：数据集包括“image_id”（图像文件名）、“label”（病害类别编号）、“label_names”（病害类别名称，中文名称为病害名称）和“features”（图像特征，使用NumPy数组存储）四个字段。
数据格式：数据集主要以CSV和NumPy格式提供，其中cassava_train.csv文件包含图像ID、标签和特征等元数据，features.npy文件存储图像的特征向量。
来源信息：数据来源于公开的木薯病害图像数据集，已进行标注和特征提取。
该数据集适合用于木薯病害的图像识别、分类和诊断，以及计算机视觉相关的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于农业、计算机视觉和机器学习领域的学术研究，例如病害检测、图像分类、深度学习模型构建与优化等。
行业应用：可为农业科技企业提供数据支持，用于开发木薯病害智能诊断系统、病害监测工具等。
决策支持：支持农业生产决策，帮助农民及时发现和处理木薯病害，提高产量和质量。
教育和培训：作为计算机视觉、图像处理和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用图像识别技术。
此数据集特别适合用于开发基于图像的木薯病害检测模型，从而实现对木薯病害的快速、准确诊断，帮助提升农业生产效率和作物健康管理水平。
