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IDADP-葡萄病害识别研究图像数据集
文献摘要：
构建可供机器学习建模使用的图像数据集对于实现高效的农业病虫害识别至关重要.本数据集收集整理了白粉病、霜霉病等7种葡萄病害图像数据,共计3622张,约697 MB.本数据集可为葡萄病害识别研究领域提供宝贵的基础数据资源,同时可作为大数据环境下机器学习建模的标准图库,对促进农业病害图像识别研究的发展具有重要的实际应用价值.
文献关键词：
IDADP;葡萄病害;图像识别;机器学习;训练样本
中图分类号：
作者姓名：
袁媛;陈雷
作者机构：
中国科学院合肥物质科学研究院,智能机械研究所,合肥 230031;国家基础学科公共科学数据中心,北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]袁媛;陈雷-.IDADP-葡萄病害识别研究图像数据集)[J].中国科学数据（中英文网络版）,2022(01):80-84
A类：
IDADP
B类：
葡萄病害,病害识别,图像数据集,机器学习建模,农业病虫害,病虫害识别,收集整理,白粉病,霜霉病,MB,数据资源,大数据环境下,下机,标准图,图库,病害图像识别,训练样本
AB值：
0.305046
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