基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测

完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!

番石榴病害数据集

背景描述

番石榴 (Psidium guajava) 是南亚的主要作物,尤其是在孟加拉国。它富含维生素 C 和纤维,支持区域经济和营养。不幸的是,番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型,帮助保护收成并减少经济损失。

数据说明

该数据集包括 473 张番石榴果实的注释图像,分为三类。图像经过预处理步骤,例如钝化蒙版和 CLAHE。预处理后的图像将增加至 3,784 个图像数据。这三个类是:

有炭疽病的

有果蝇的

健康的水果

图像详细信息

尺寸:512 x 512 像素

颜色模式:RGB

格式:PNG

文件大小:300--500 KB

数据来源

图像是从孟加拉国 Rajshahi 和 Pabna 的番石榴果园收集的,当时是 7 月的水果成熟季节,此时疾病最易感性。植物病理学家验证了图像分类的准确性。每张图像都经过预处理,以 RGB 格式预处理为 512 x 512 像素的一致大小,适用于深度学习和图像处理应用。

请引用他们的工作

来自 Mendeley Data 的实际数据集:

Amin, Md Al; Mahmud, Md Iqbal; Rahman, Asadullah Bin; Parvin, Mst Aktarina; Mamun, Md Abdulla Al (2024), "Guava Fruit Disease Dataset", Mendeley Data, V1, doi: 10.17632/bkdkc4n835.1

问题描述

用途和应用

此数据集非常适合训练和测试机器学习模型,旨在:

自动疾病检测:能够快速准确地检测常见的番石榴病。

图像分类:适用于农业应用中的监督学习。

计算机视觉研究:支持使用图像处理专注于植物病理学的研究。

相关推荐
eBest数字化转型方案29 分钟前
2025年快消品行业渠道数字化营销系统全景透视与选型策略
人工智能
kkcodeer44 分钟前
大模型Prompt原理、编写原则与技巧以及衡量方法
人工智能·prompt·ai大模型
DevSecOps选型指南1 小时前
SBOM风险预警 | NPM前端框架 javaxscript 遭受投毒窃取浏览器cookie
前端·人工智能·前端框架·npm·软件供应链安全厂商·软件供应链安全工具
rocksun1 小时前
MCP利用流式HTTP实现实时AI工具交互
人工智能·mcp
xiaok1 小时前
docker network create langbot-network这条命令在dify输入还是在langbot中输入
人工智能
It_张1 小时前
LLM(大语言模型)的工作原理 图文讲解
人工智能·语言模型·自然语言处理
Darach1 小时前
坐姿检测Python实现
人工智能·python
xiaok1 小时前
LangBot 和消息平台均运行在 Docker 容器中
人工智能
queeny2 小时前
Datawhale AI夏令营 科大讯飞AI大赛(大模型技术) Task3 心得
人工智能