植物病害数据库
数据来源：互联网公开数据
标签：植物病害,图像识别,机器学习,神经网络,农业监测,疾病分类,深度学习
数据概述：
本数据集由巴西农业研究公司（EMBRAPA）的研究人员创建，主要用于植物病理学的图像分类研究。数据集包含70张训练图像和30张用于验证与测试的图像，图片按标签分为x_train、x_test、y_train、y_test四部分。该数据集为研究植物病害的分类与识别提供了高质量的基础数据支持，适用于卷积神经网络（CNN）等深度学习方法的训练与验证。
数据用途概述：
该数据集适用于植物病害的分类与识别研究，支持农业领域的图像处理与疾病检测任务。研究人员可利用此数据集进行植物病害的分类模型训练，优化疾病识别算法；农业从业者可借助模型快速诊断植物病害，提升农业生产效率；学术机构可基于数据集开展植物病理学与人工智能结合的创新研究。此外，数据集还适合用于教学场景，帮助学生理解图像分类与深度学习在农业领域的实际应用。
