BDMediLeaves:一个叶子图像数据集用于孟加拉国药用植物识别
Saiful Islam1, Md Rayhan Ahmed1, Siful Islam1
1Department of Computer Science and Engineering, United International University, United City, Madani Avenue, Badda, Dhaka, 1212, Bangladesh.
Data in brief
|August 28, 2023
概括
一个新的数据集,BDMediLeaves,为机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 提供来自孟加拉国的2,029种药用植物叶片图像. 这种资源有助于医疗保健和制药研究的进步.
科学领域:
- 植物学 植物学
- 计算机科学 计算机科学
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
背景情况:
- 药用植物在医疗保健和制药中至关重要.
- 准确识别药用植物对于研究和开发至关重要.
- 现有的数据集可能缺乏多样性或特定的区域重点.
研究的目的:
- 为了介绍BDMediLeaves,一种新型的药用植物叶片图像数据集.
- 为机器学习和深度学习在药理学中的应用提供一个全面的资源.
- 用植物数据促进医疗保健和制药领域的研究.
主要方法:
- 在孟加拉国达卡,策划了来自十种不同的药用植物物种的2,029个原始叶子图像的数据集.
- 包括38,606张增强图像来增强数据集大小和多样性.
- 确保专家标签和高质量的图像捕获在自然照明下.
主要成果:
- BDMediLeaves包含十种主要药用植物的图像:Phyllanthus emblica,Terminalia arjuna,Kalanchoe pinnata,Centella asiatica,Justicia adhatoda,Mikania micrantha,Azadirachta indica,Hibiscus rosa-sinensis,Ocimum tenuiflorum,以及Calotropis gigantea. 这几种药用植物的图像可以在本文中找到.
- 该数据集已准备好与机器学习和深度学习模型集成.
- 为自动化植物识别和分析提供基础.
结论:
- BDMediLeaves数据集是推动药用植物识别和应用研究的宝贵资源.
- 它支持为医疗保健和制药行业开发创新的机器学习和深度学习模型.
- 促进未来对药用植物潜力的研究.
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