植物图像分类数据集PlantImageClassificationDataset-modernmariam
数据来源：互联网公开数据
标签：植物分类, 图像识别, 机器学习, 计算机视觉, 图像标注, 数据集, 植物学, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的植物图像数据，用于植物图像的分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据集未限定地理范围，包含多种植物的图像。
数据维度：数据集包括图像文件名和对应的植物类别标签。
数据格式：CSV格式，文件名为_manifest.csv，每行记录一个图像文件及其对应的植物类别。
来源信息：数据来源未明确，但已进行分类标注，便于图像分类模型的训练和评估。
该数据集适合用于图像分类、目标检测和图像检索等相关领域。
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：适用于植物学、计算机视觉和机器学习交叉领域的学术研究，如植物图像识别、分类算法研究等。
行业应用：可以为农业科技、植物识别App等应用提供数据支持，特别是在植物种类识别、智能农业管理等方面。
决策支持：支持植物病害识别、植物品种筛选等方面的决策制定。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解图像分类方法。
此数据集特别适合用于探索植物图像的特征提取与分类方法，帮助用户实现植物图像的自动识别和分类。
