MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/j.dib.2025.111411

Медицинская библиотека · Data in brief · 2025

UDCAD-DFL-DL: A unique dataset for classifying and detecting agricultural diseases in dragon fruits and leaves.

Sarkar Pronob Chandra, Pranta Gourab Kumar, Mojumdar Mayen Uddin, Mahmud Arif, Noori Sheak Rashed Haider, Chakraborty Narayan Ranjan

СтатьяПеревод в очереди

Аннотация

Leaf and fruit diseases are unavoidable due to the unpredictability of climate variability and environmental changes. This study presents dragon fruit and leaf diseases dataset. The dataset includes a total of 4,518 clear and detailed images. The dataset lists the following diseases of leaf and fruit along with the number of images for each: Bacterial Diseases (498), Fungal Infections (Anthracnose or Stem Canker) (84), Healthy Leaves (2,242), Sunburn Damage (271), Healthy Fruits (333), Insect Infected Fruits (53), Mealybugs and Scale Insects (Fruits) (173), Bacterial Wilt (Fruits) (84). All images were captured with two smartphones one is Google Pixel 7 Pro and another one is iPhone 14 Pro in the Dhaka Division. This dataset focuses on analysing the diseases of Dragon leaf and fruit to improving the agriculture sector.

Для цитирования: Sarkar Pronob Chandra, Pranta Gourab Kumar, Mojumdar Mayen Uddin, Mahmud Arif, Noori Sheak Rashed Haider, Chakraborty Narayan Ranjan. UDCAD-DFL-DL: A unique dataset for classifying and detecting agricultural diseases in dragon fruits and leaves.. Data in brief. 2025. DOI: 10.1016/j.dib.2025.111411.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.