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基于人工标注与对比生成模型的玉米叶病图文多模态数据集

文献类型： 中文期刊

作者： 王彦芳;鲜国建;赵瑞雪

作者机构：

关键词： 玉米;叶部病害;多模态数据集;图像描述;自动标注

期刊名称：农业大数据学报

ISSN： 2096-6369

年卷期： 2025 年 7 卷 3 期

页码：

收录情况： 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 玉米叶部病害的精准识别是农业智能化管理的重要环节。现有玉米病害数据集存在质量参差不齐、标签类别模糊、多模态数据匮乏等问题,尤其是中文语境下的病害描述数据的稀缺性。本研究整合了自建数据与AIChallenger、PlantVillage及OpenDataLab开源的玉米叶部病害高清图像数据,并由人工基于文献、专业书籍及科学数据等先验知识对图像进行诊断性文本描述标注,共构建了中文语境下的1653组图像-文本对多模态数据集。其中,每张图像对应的文本模态内容涵盖病害类型、病状特征及严重程度等关键信息。在此基础上,探索使用CN-CLIP与GPT2-Chinese大模型组合生成图像描述的补充增强内容,丰富描述文本模态数据的多样性,为图像自动标注提供实践验证。本数据集可为玉米病害智能诊断模型开发、中文图像描述生成及农业多模态知识图谱构建提供高质量数据样本支撑。

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