摘要：该数据集用于不同水稻品种的图像识别与自动分类，收录了Arborio、Basmati、Ipsala、Jasmine和Karacadag五个品种。
数据集概述
该数据集用于不同水稻品种的图像识别与自动分类，收录了Arborio、Basmati、Ipsala、Jasmine和Karacadag五个品种。不同品种的米粒在长度、宽度、轮廓、纹理和颜色等方面具有差异，可为计算机视觉模型学习水稻品种特征及开展种子质量评价提供数据支持。
数据结构与关键特征
Rice_Image_Dataset目录按照五个水稻品种分别建立类别文件夹，共包含75000幅米粒图像，每个类别均有15000幅图像，类别分布保持均衡。此外，配套特征数据包含12项形态特征、4项形状特征和90项颜色特征，共计106个特征，可分别支持图像分类与传统特征建模。相关研究采用ANN、DNN和CNN进行分类，报告的准确率分别为99.87%、99.95%和100%。
应用价值与研究方向
该数据集可应用于水稻品种识别、种子筛选、粮食品质检测、农业自动化和智能分选设备开发。研究人员可围绕卷积神经网络、视觉Transformer、迁移学习、图像特征与人工特征融合、轻量化模型、细粒度分类及模型可解释性等方向开展研究，也可通过引入复杂背景、光照变化、破损米粒和混合品种样本，进一步检验模型在实际生产环境中的泛化能力。
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-699
文件大小：218M
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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