数据集介绍

当前农业行业面临着病虫害监测与管理的挑战，尤其是在大规模种植的情况下，人工检测成本高、效率低。而现有的机器视觉技术在目标检测和分类上的应用尚不够普及，导致无法及时响应病虫害的侵袭。本数据集旨在提供高质量的叶片健康状态分类数据，以支持农业领域中病虫害的自动识别和监测。数据的采集采用高分辨率相机在不同的田间环境中拍摄，确保涵盖各种光照和天气条件。为了保证数据质量，采用了多轮标注和一致性检查，并由农业专家进行审核。数据存储采用JPG格式，按文件夹结构组织，确保易于访问和使用。该数据集不仅提升了标注精度（达到95%），还在数据一致性和完整性上做了优化，确保每个样本的关键特征都得到保留。通过引入新的数据增强技术，提升模型的泛化能力，预计能在病虫害识别的任务中提升性能指标达20%以上。