植物叶片图像分类数据集_53种

数据集概述

该数据集是Pl@ntLeaves数据集的子集，包含3655个植物叶片样本，覆盖53个物种。数据集选择样本量超过30的物种，避免极端不平衡，主要用于图像视觉领域的植物叶片分类任务。

文件详解

• 文件名称: leaves/labels.txt
• 文件格式: TXT
• 字段映射: 包含53个物种的标签映射，格式为"编号:物种名称"，例如"0:Acer-campestre"
• 文件名称: leaves/leaves_test.tfrecord
• 文件格式: TFRecord
• 内容说明: 测试集数据文件，用于模型评估
• 文件名称: leaves/leaves_train.tfrecord
• 文件格式: TFRecord
• 内容说明: 训练集数据文件，用于模型训练
• 文件名称: leaves/leaves_images.rar
• 文件格式: RAR
• 内容说明: 植物叶片图像压缩包，包含原始图像数据

适用场景

• 植物叶片图像分类模型训练与评估
• 植物物种识别算法开发
• 计算机视觉图像分类任务研究
• 植物学辅助识别系统构建