摘要：面向芒果叶片病害识别与分类任务构建的图像数据集，共包含 4000 张 240×320 像素的 JPG 图像。
数据集概述
面向芒果叶片病害识别与分类任务构建的图像数据集，共包含 4000 张 240×320 像素的 JPG 图像。数据涵盖健康叶片及 7 种常见芒果叶片病害，可同时支持健康/病害二分类和多病害细粒度分类研究。图像采集自孟加拉国 4 个不同芒果园，具有一定的地域和自然环境多样性，可为基于计算机视觉的芒果病害自动诊断研究提供较为完整的数据基础。
数据结构与关键特征
数据集共设置 8 个类别，包括 Anthracnose（炭疽病）、Bacterial Canker（细菌性溃疡病）、Cutting Weevil（切叶象甲危害）、Die Back（枝枯病）、Gall Midge（瘿蚊危害）、Powdery Mildew（白粉病）、Sooty Mould（煤污病）以及 Healthy（健康）类别，每类均包含 500 张图像，类别分布较为均衡。约 1800 张图像来自不同的原始叶片，其余样本通过适当的缩放和旋转方式扩充获得，这使数据集在保持类别平衡的同时增加了样本规模。
应用价值与研究方向
该数据集可用于芒果叶片健康状态识别、病害多分类、植物病害智能诊断、智慧果园监测和精准农业等研究。研究人员可采用 ResNet、EfficientNet、MobileNet、DenseNet、ConvNeXt、Vision Transformer 等模型进行分类，并进一步探索迁移学习、数据增强、轻量化网络、细粒度病害识别、跨果园泛化、模型可解释性以及移动端部署等方向，为芒果病害早期发现和智能植保提供技术支持。
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-543
文件大小：100M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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