植物叶片病害识别预测数据集PlantLeafDiseaseIdentificationPredictionDataset-atamazian
数据来源：互联网公开数据
标签：植物病害, 图像识别, 深度学习, 卷积神经网络, 分类预测, 计算机视觉, 农业, 数据集
数据概述：
该数据集包含植物叶片图像的预测结果，用于识别叶片可能患有的病害类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球植物病害相关的图像数据。
数据维度：数据集主要包含图像文件名（image）和针对多种病害的预测概率，包括“complex”（复合病害）、“frog_eye_leaf_spot”（蛙眼病）、“powdery_mildew”（白粉病）、“rust”（锈病）、“scab”（疮痂病）和“healthy”（健康）六个类别。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_predicts.csv，包含图像文件名和各病害类别的预测概率，其中模型预测结果以.h5文件形式存储。
来源信息：数据来源于图像识别模型的预测结果，模型可能基于公开的图像数据集进行训练。
该数据集适用于植物病害的识别与预测，以及深度学习模型的评估与优化。
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：适用于计算机视觉、深度学习与植物病理学交叉领域的学术研究，如病害识别算法的改进、不同模型性能的比较等。
行业应用：可以为农业科技公司、植物保护机构提供数据支持，用于开发智能病害诊断系统、辅助农业生产决策。
决策支持：支持农业生产管理中的病害风险评估与早期预警，帮助农民及时采取防治措施。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习相关课程的实训素材，用于学生实践图像分类任务，理解模型预测结果。
此数据集特别适合用于探索不同病害的预测概率分布，评估模型在不同病害上的识别能力，并优化预测模型，提高病害识别的准确性和效率。
