作物病害识别图像数据集CropDiseaseIdentificationImageDataset-mohamed3abdelrazik
数据来源：互联网公开数据
标签：作物病害, 图像识别, 农业, 机器学习, 目标检测, 病害诊断, 数据标注, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自CGIAR（Consultative Group on International Agricultural Research，国际农业研究磋商组织）的作物图像数据，记录了不同生长阶段的作物图像，并标注了病害类型、病害程度、季节等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2020年和2021年。
地理范围：数据来源未明确，但通常这类数据集可能涵盖全球范围内的农业作物。
数据维度：数据集包含ID、文件路径、生长阶段（S, V, M等）、病害类型（WD, G, DR等）、病害程度（0, 60等）、季节（SR2020, LR2020, SR2021等）、组合标签（combined_target）和fold（交叉验证折数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为validation_input.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于CGIAR的公开数据集，已进行标注和预处理。
该数据集适合用于作物病害识别、图像分类、目标检测等研究，以及相关农业应用模型的训练。
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：适用于农业、计算机视觉和机器学习交叉领域的学术研究，如作物病害的自动识别、病害严重程度评估等。
行业应用：可以为农业科技公司提供数据支持，特别是在智能农业、精准农业等领域，如病害预警系统、作物健康监测系统等。
决策支持：支持农业生产中的病害管理决策，帮助农民及时采取措施，减少损失。
教育和培训：作为农业、计算机视觉等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解作物病害识别技术。
此数据集特别适合用于探索作物病害与图像特征之间的关系，帮助用户开发和优化作物病害识别模型，提升农业生产效率。
