数据集介绍

当前农业行业面临着道路识别精度不足的问题，尤其在农村地区，传统的人工识别方法效率低下且易出错。现有的解决方案多为基于规则的算法，无法适应复杂的环境变化，因此亟需高质量的训练数据集来提升模型的识别能力。该数据集旨在提供多种类型的农村道路图像，包括主干道、机耕路、田间小路和泥泞路等，满足深度学习模型的训练需求。数据通过专业相机在自然环境中采集，确保多样性和真实场景的覆盖。质量控制措施包括多轮标注和专家审核，提高标注的一致性和准确性。数据以JPG格式存储，按类别组织，方便后续使用。