植物叶片病害图像识别预测数据集PlantLeafDiseaseImageRecognitionPredictionDataset-atamazian
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 植物病害, 深度学习, 图像分类, 病害检测, 预测结果, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含植物叶片病害图像识别模型的预测结果，以及用于模型训练的权重文件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点上的模型预测结果。
地理范围：数据集不限定地理范围，适用于各种植物叶片病害的图像识别场景。
数据维度：数据集主要包含两类数据：
模型权重文件：5个.h5文件，分别对应不同的模型（model_0.h5, model_1.h5, model_2.h5, model_3.h5, model_4.h5），这些文件存储了训练好的深度学习模型参数。
预测结果文件：1个CSV文件（oof_predicts.csv），包含了对图像的预测结果，主要字段包括：
image：图像文件名，用于标识对应的叶片图像。
complex, frog_eye_leaf_spot, powdery_mildew, rust, scab, healthy：分别代表对复杂病害、蛙眼病、白粉病、锈病、疮痂病和健康叶片的预测概率，数值范围为0到1之间，表示模型对该病害的预测置信度。
数据格式：数据以.h5和CSV格式提供，.h5文件存储了模型权重，CSV文件则包含了预测结果，便于分析和应用。
该数据集适合用于植物病害识别、图像分类、模型性能评估以及相关领域的研究。
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：适用于植物病理学、计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，如病害诊断、图像识别算法优化、多模型融合等。
行业应用：为农业科技企业、植物病害防治机构提供数据支持，可应用于病害智能诊断系统、农业生产管理系统等。
决策支持：支持农业生产中的病害预警、精准施药等决策，提高作物产量和质量。
教育和培训：作为人工智能、计算机视觉等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用深度学习模型。
此数据集特别适合用于评估和比较不同模型在植物叶片病害识别任务上的性能，探索不同病害之间的关联性，并为实际生产提供决策支持。
