数据集概述
该数据集包含一万二千零九十六张标注图像，聚焦豌豆（Pisum sativum）的健康样本及十种病害类型（如炭疽病、霜霉病等），涵盖不同光照、背景和病害严重程度的拍摄条件，支持植物病害检测与分类的机器学习研究。
文件详解
- 目录结构：数据集采用二级目录结构，包含一个主目录和十一个子目录
- 主目录：Pisum sativum Image Dataset Healthy and Disease-Af/
- 子目录：按病害类型及健康样本分类，共十一个，包括Anthracnose/、Ascochyta blight/、Healthy Pea/等
- 文件内容：所有文件为JPG格式图像，总计一万二千零六十六个
- 图像分类：每个子目录对应一类样本，包含该类别的所有标注图像
- 样本数量示例：Ascochyta blight目录含三千八百三十九张图像，Healthy Pea目录含三千六百九十九张图像
适用场景
- 植物病害检测算法开发：用于训练和评估计算机视觉模型的二分类（健康vs病害）与多分类任务
- 农业AI模型优化：支持卷积神经网络（CNNs）、迁移学习及数据增强策略的实验
- 精准农业研究：为AI驱动的作物健康监测、实时病害检测提供数据基础
- 农业信息化应用：助力开发可扩展的植物健康管理解决方案
