植物图像识别预测提交数据集PlantImageRecognitionPredictionSubmission-louruoyu
数据来源：互联网公开数据
标签：植物识别, 图像分类, 机器学习, 深度学习, 计算机视觉, 预测结果, 植物学, 数据集
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了使用ResNeSt模型对植物图像进行识别预测的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，为模型预测结果的集合。
地理范围：数据覆盖范围取决于原始植物图像数据集的地理分布，推测为全球范围内的植物物种。
数据维度：每个CSV文件包含两列数据，"image"列为图像文件名，"label"列为模型预测的植物类别标签。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件都包含相同的字段，便于结果的整合与分析。
来源信息：数据集来源于ResNeSt模型在植物图像识别任务上的预测结果，具体模型训练与图像来源信息需参考原始数据集或相关文献。
该数据集适用于评估ResNeSt模型在植物图像识别上的性能，以及进行模型融合、结果分析等。
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：适用于评估不同模型在植物图像识别任务上的表现，进行模型集成、错误分析等研究。
行业应用：可以为植物识别相关的应用提供参考，如植物病害检测、植物品种鉴定等。
决策支持：为植物分类与识别领域的决策提供数据支持，例如辅助植物学家进行物种鉴定。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉等课程的实训数据，用于学生理解模型预测结果、进行模型优化。
此数据集特别适合用于分析模型在不同植物物种上的预测准确性，评估模型泛化能力，并探索优化模型性能的方法。
