このデータセットには、アンシャープ マスキングや CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) などの前処理ステップが適用された 473 枚のラベル付きグアバ果実画像が含まれています。前処理された画像の数は 3,784 に増加し、各画像は 512 x 512 ピクセルの一貫した RGB 形式に前処理されました。これらの写真は 3 つのカテゴリに分類されます。
画像は、果実が最も病気になりやすい7月の果実の成熟期に、バングラデシュのラジシャヒとパブナにあるグアバ果樹園から収集されたものです。
画像の詳細:
このデータセットは、一般的なグアバの病気を自動的に検出することを目的とした機械学習モデルのトレーニングとテストだけでなく、農業用途における画像分類や植物病理画像処理の研究にも適しています。
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