植物叶片病害预测数据集PlantLeafDiseasePrediction-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, 图像分类, 病害诊断, 机器学习, 模型预测
数据概述：
该数据集包含用于植物叶片病害预测的图像数据和模型预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间维度，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用的植物病害识别模型。
数据维度：数据集包含图像文件名（image）以及针对五种病害的预测概率值，包括“complex”（复合病害）、“frog_eye_leaf_spot”（蛙眼叶斑病）、“powdery_mildew”（白粉病）、“rust”（锈病）和“scab”（疮痂病）。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_predicts.csv，包含了图像的预测概率。同时包含5个h5格式的深度学习模型文件，用于图像预测。
来源信息：数据来源于参与植物病害识别任务的机器学习模型预测结果，经过了模型训练和预测流程。
该数据集适合用于植物病害识别、图像分类以及模型预测结果分析。
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：适用于图像识别、计算机视觉和植物病理学交叉领域的学术研究，如病害诊断模型的性能评估、多标签分类问题的研究等。
行业应用：可为农业科技公司、植物保护机构等提供数据支持，用于开发智能病害诊断系统、作物健康监测平台等。
决策支持：支持农业生产中的病害风险评估、作物管理决策和精准施药方案制定。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习和植物病理学课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图像分类、模型预测和病害识别等知识。
此数据集特别适合用于评估和改进植物病害预测模型的性能，并探索不同病害之间的关联性，从而帮助用户优化诊断流程，提升预测精度。
