摘要：黄瓜病害识别数据集（Cucumber Disease Recognition Dataset）是一个用于黄瓜病害分类和检测的图像数据集。
数据集简介
数据集概述
黄瓜病害识别数据集（Cucumber Disease Recognition Dataset）是一个用于黄瓜病害分类和检测的图像数据集。作物病害是农业生产中影响生产力和质量的普遍问题，对作物质量产生不利影响。黄瓜是一种常见的蔓生植物，热量低但富含水分和多种重要维生素和矿物质。由于非生物环境因素，黄瓜病害会严重影响黄瓜的产量和质量，给农民造成重大经济损失。传统的作物病害诊断通常耗时、劳动密集、效率低且主观。近年来，计算机视觉方法在处理此类分类和检测任务方面显示出巨大前景。该数据集与农业研究所专家合作完成黄瓜病害分类。
为了开发基于机器视觉的算法，该数据集包含 8 种黄瓜类别：
(1) Anthracnose（炭疽病）：由真菌引起的炭疽病；
(2) Bacterial Wilt（细菌性枯萎病）：由细菌引起导致植株枯萎；
(3) Belly Rot（腹腐病）：果实腹部腐烂；
(4) Downy Mildew（霜霉病）：由卵菌引起的霜霉病；
(5) Pythium Fruit Rot（腐霉果腐病）：由腐霉菌引起的果实腐烂；
(6) Gummy Stem Blight（蔓枯病）：茎部产生胶状物质的枯萎病；
(7) Fresh leaves（新鲜叶片）：健康叶片；
(8) Fresh cucumber（新鲜黄瓜）：健康黄瓜果实。
数据集从实地收集 1,280 张原始黄瓜图像。然后使用数据增强技术（翻转、剪切、缩放和旋转）从原始图像生成总共 6,400 张增强图像，以增加数据量。
支持黄瓜病害识别与分类（8 类）、作物病害自动检测、精准农业、计算机视觉在农业中的应用、深度学习模型训练（CNN、ResNet、EfficientNet、Vision Transformer）、图像分类、植物病理学研究、农业病害管理、早期病害诊断、产量损失预防、经济损失减少、农业自动化、智能农业系统、农业决策支持、数据增强技术应用、田间实时监测、农民教育与培训。该数据集为解决黄瓜病害对农业生产和经济的影响提供重要资源，克服传统方法的局限性（耗时、劳动密集、低效、主观）。
数据集来源
数据集与农业研究所专家合作完成黄瓜病害分类，从实地收集 1,280 张原始黄瓜图像，涵盖 8 个类别。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-153
文件大小：2.5G
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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