2021年DenseNet-768-n2扩展版植物图像识别数据集PP-2021-DenseNet-768-n2-ExtDataset-atamazian
数据来源：互联网公开数据
标签：植物识别，图像分类，数据集，深度学习，计算机视觉，机器学习，图像处理，人工智能
数据概述： 该数据集记录了2021年DenseNet-768-n2扩展版模型在植物图像识别任务中的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的植物图像，包括各种生态环境下的植物样本。
数据维度：数据集包括植物图像的像素数据、类别标签、光照条件、背景环境等变量。图像尺寸和分辨率统一，适用于深度学习模型训练。
数据格式：数据提供为JPEG格式图像，便于图像处理和分析。
来源信息：数据来源于学术研究的图像识别项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于植物分类、图像识别及深度学习等领域，特别是在植物识别、图像分类及特征提取等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于植物分类、图像识别等学术研究，如植物种类的自动识别、图像特征的提取等。
行业应用：可以为农业、生态保护、林业等行业提供数据支持，特别是在植物识别、生态系统监测等方面。
决策支持：支持植物分类和生态系统管理的决策制定，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为计算机视觉和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像分类和识别技术。
此数据集特别适合用于探索植物图像识别算法，帮助用户实现植物种类的准确识别，促进植物分类和生态系统监测技术的发展。
