数据集介绍

当前，园林管理面临着高效、准确识别花卉品种的挑战，传统的手动识别依赖经验且效率低下。现有的图像识别技术对特定花卉种类的识别准确率仍有待提高，尤其是复杂背景下的识别问题。本数据集旨在解决三色堇识别中常见的准确性不足问题，通过提供大量高质量的图片数据，满足智能识别系统开发的需求。 数据通过专业摄影设备在自然光和多种背景下采集，以确保多样性和真实性。质量控制包括多轮专家标注、机器初步分类与人工复核结合，确保高标注精度，团队由植物学专家和数据标注专业人士组成，规模超过10人。数据预处理中，采用最新的图像增强技术以提高模型训练效果，存储格式为JPG，按花卉类别和拍摄条件分类组织。 数据集在数据质量上具备高精度的标注和一致性，标注准确率达98%以上。采用创新的半监督学习标注方法，提高数据集的扩展性。相较于同类数据集，此数据集在多样性和自然采集条件下展现了更强的应用价值，特别是提升了花卉识别的精准度。与其他数据集相比，具有更高的背景多样性和分布稀缺性，适合多种智能应用的二次开发和应用推广，支持跨场景的扩展应用。