数据集介绍

当前农业行业正面临着生产效率低和资源浪费的问题，尤其是在农作物监测和管理方面。现有的监测方法往往依赖人工检查，效率低且易出错。本数据集旨在通过提供高质量的农业实验人员操作行为数据，解决自动化监测中的目标检测和行为识别问题。数据采集采用高分辨率相机在多种光照和环境条件下拍摄，确保覆盖不同的农业操作场景。质量控制方面，我们实施了多轮标注和一致性检查，并由农业专家进行最终审核，确保数据的准确性。数据以JPG格式存储，组织方式为每个图像对应相关的标注文件。在数据集的核心优势方面，我们确保了高标注精度（95%），与传统方法相比，标注一致性提升了20%。此外，我们引入了新的数据增强技术，提高了模型的泛化能力，预计性能指标提升可达30%。