植物叶片病害检测混合图像分割与优化Mobilenetv3数据集

数据集概述

该数据集包含基于PlantVillage的植物叶片图像，用于支持植物叶片病害检测研究。PlantVillage数据集由超过五万四千张高质量植物叶片图像组成，按植物种类和病害类型（含健康叶片）分类，旨在通过智能手机和AI工具为农民提供可扩展的早期病害检测解决方案。

文件详解

• 文件名称: PlantVillage1.zip
• 文件格式: .zip（压缩包格式）
• 内容说明: 压缩包内包含基于PlantVillage数据集的植物叶片图像数据，未明确区分训练/测试集、数据/标签或原始/处理数据，无额外说明文档。

数据来源

Penn State University、EPFL

适用场景

• 计算机视觉研究: 用于图像分割、深度学习模型（如Mobilenetv3）在植物叶片病害检测中的优化与验证
• 农业技术开发: 支持智能手机端植物病害早期检测工具的算法训练与性能测试
• 植物病理学应用: 分析不同植物种类病害特征的图像识别规律
• 机器学习模型优化: 探究混合图像分割技术对叶片病害检测精度的提升效果