关于数据集

土壤分类数据集

在研究中使用数据集时，请务必引用该论文。请参阅下方提供的论文链接或 BibTeX 文件。

该库包含用于土壤分类和识别研究的全面数据集。原始数据集包含来自各个在线库的土壤图像，这些图像经过精心清理和预处理，以确保数据质量和一致性。为了增强数据集的规模和多样性，我们采用了生成对抗网络 (GAN)，特别是CycleGAN架构，来生成合成土壤图像。这个增强的集合被称为CyAUG 数据集。这两个数据集均专门设计用于利用最先进的深度学习方法推进土壤分类和识别研究。

这两个数据集都包含7种不同土壤类型的图像。

土壤分类数据集的结构设计旨在帮助用户根据图像对各种土壤类型进行分类。该数据集包含以下土壤类型的图像：

• 冲积土
• 黑土
• 红土
• 红土
• 黄壤土
• 干旱土壤
• 山地土壤

该数据集被组织成多个文件夹，每个文件夹以特定的土壤类型命名，包含该土壤类型的图像。这些图像的分辨率和质量各不相同，为训练和测试分类模型提供了丰富的样本。

原始数据集详细信息

• 图片总数： 1189 张
• 图像格式： JPG/JPEG
• 图像尺寸：变化
• 来源：从各种在线存储库收集并清理以保持一致性。

CyAUG 数据集详细信息

• 图片总数： 5097 张
• 图像格式： JPG/JPEG
• 图像尺寸：变化
• 来源：使用 CycleGAN 生成以扩充原始数据集，增强其大小和多样性。

输入和输出参数

• 输入参数：
  • 图像：土壤图像（JPG/JPEG 格式）。
  • 标签：标签的格式为“土壤类型”（文件夹名称）。
• 输出参数：
  • 分类：根据输入图像预测的类别（土壤类型）。