植物 深度学习数据集 花卉数据集，图片数据都是从网上搜的。jpg文件，存放在对应类名的文件夹中。目前有10个花卉类，每个类大约有600-900张图片紫菀，水仙花，大丽花，雏菊，蒲公英，鸢尾花，兰花，玫瑰，向日葵，郁金香。所有图像都有不同的文件大小和分辨率。
植物 深度学习数据集 黄麻病害数据集，在这项工作中，我们使用一个脚本从谷歌Images和其他来源收集我们感兴趣的所有昆虫的照片，并将它们与实验室处理的照片结合起来。我们的数据集由4个类组成。每个类的平均计数为384，总计1535幅图像。由于Kaggle的限制，我们将每个类的图像限制在220张。本图像数据集中列出了四种重要的黄麻害虫
植物 深度学习数据集 Kaggle上最大的番茄叶病数据集(2022年)，包含11类10种疾病（超过2万张番茄叶子的图片，有10种疾病和1种健康类。图像是从实验室场景和野外场景收集的。我们的目标是开发一个轻量级模型，可以预测番茄叶病，并将其部署到一个离线的移动应用程序上。每类病害图片在2000张左右）
