摘要：面向苹果疮痂病识别研究的图像数据集，主要用于区分健康苹果与感染疮痂病的苹果。
数据集概述
面向苹果疮痂病识别研究的图像数据集，主要用于区分健康苹果与感染疮痂病的苹果。数据集来源于“应用深度学习和数据挖掘技术研究植物-病原体相互作用：以苹果和梨黑星病为例”项目，数字图像由拉脱维亚园艺研究所（LatHort）在拉脱维亚不同地点采集，具有一定的真实自然环境代表性，可为苹果疮痂病智能识别与植物病害分析提供基础数据支持。
数据结构与关键特征
数据集采用基于类别文件夹的图像分类结构，所有样本按照健康状态划分为 **Healthy（健康）**和 **Scab（疮痂病）**两类，每个文件夹中存放对应类别的苹果数字图像。其关键特点是图像来源于不同实际采集地点，可反映苹果在不同自然环境和拍摄条件下的外观差异，同时通过明确的健康与病害类别标签，为监督学习模型训练、验证以及分类性能评估提供较为规范的数据基础。
应用价值与研究方向
该数据集可用于苹果疮痂病自动识别、植物病害图像分类、智慧果园监测和农业智能诊断等研究。研究人员可采用 ResNet、EfficientNet、MobileNet、DenseNet、Vision Transformer 等深度学习模型进行健康苹果与疮痂病苹果的二分类，并进一步研究迁移学习、数据增强、轻量化网络、复杂背景下病害识别、跨区域模型泛化以及移动端和边缘设备部署，为苹果病害早期筛查和精准植保提供技术支持。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-533
文件大小：720M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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