TCMP-300:一个全面的中国传统药用植物数据集,用于植物识别
Yanling Zhang1, Wanhui Sun1, Chuanguang Yang2
1School of pharmacy, Xinyang Agriculture and Forestry University, Xinyang, 464000, China.
Scientific data
|July 9, 2025
概括
一个新的中国传统药用植物 (TCMP) 图像数据集帮助人工智能 (AI) 进行植物识别. 这一全面的数据集达到89.64%的准确性,推进了人工智能用于准确识别药用植物的准确性.
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:
- 传统中国药用植物 (TCMP) 对于预防和治疗疾病至关重要.
- 精确的植物识别是非常重要的,因为不同的治疗效果.
- 目前依赖专家的识别方法不足以满足临床需求,AI研究受到有限数据集的阻碍.
研究的目的:
- 引入中国传统药用植物 (TCMP) 的综合数据集,以推进人工智能驱动的植物识别.
- 促进开发和验证可靠的人工智能模型,以准确识别药用植物.
主要方法:
- 在300个类别中策划了52,089张TCMP图像的数据集.
- 图像是通过Bing搜索获取的,并使用预训练的视觉基础模型与人类验证进行了改进.
- 最先进的图像分类模型和先进的数据增强被用于技术验证.
主要成果:
- 开发的TCMP数据集包含了比现有的数据集更多的类别和更精细的工厂部件细节.
- 使用先进的人工智能模型进行技术验证,数据集的准确性达到89.64%.
- 该数据集支持全面和细粒度植物识别.
结论:
- 提交的TCMP数据集显著提高了用于药用植物识别的AI能力.
- 本资源促进了先进的人工智能模型的开发和验证,以在临床和研究环境中准确识别植物.


