小麦检测扩展数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：小麦检测,目标检测,农业遥感,深度学习,计算机视觉,图像处理,数据增强,机器学习
数据概述：
本数据集基于Wheat-Ears-Detection-Dataset进行了格式化和调整，使其与Kaggle平台上的Global Wheat Detection比赛数据集兼容。原始数据集包含236张6000px×4000px的高分辨率RGB图像。经过处理，每张图像被切割为6张3000px×3000px的小图像，并进一步缩放至1024px×1024px，以确保与Global Wheat Detection数据集的格式和边界框大小一致。
数据集包含以下主要内容：
1. train.csv：训练数据文件，记录了每张图像的唯一ID、宽度、高度以及小麦目标的边界框信息。
2. train文件夹：包含处理后的训练图像。
数据用途概述：
该数据集适用于小麦检测模型的训练和优化，支持目标检测算法的研究与开发。具体应用场景包括：
1. 小麦目标检测模型的训练与验证。
2. 农业遥感领域的图像处理和分析。
3. 深度学习技术在农业领域中的应用研究。
4. 用于教育培训，帮助学习者理解和实现目标检测算法。
通过使用此数据集，研究人员和开发者可以高效地进行小麦检测任务，为农业智能化提供技术支持。
