一、比赛说明

        大米（Oryza sativa）是世界范围内的主食之一。稻谷是去壳前的粗粮，主要在亚洲国家在热带气候中种植。水稻种植需要持续监督，因为多种疾病和害虫可能会影响水稻作物，导致高达 70% 的产量损失。通常需要专家监督来减轻这些疾病并防止作物损失。由于作物保护专家的可用性有限，人工疾病诊断既繁琐又昂贵。因此，通过利用在各个领域取得可喜成果的基于计算机视觉的技术来自动化疾病识别过程变得越来越重要。

        本次比赛的主要目标是开发一种基于机器或深度学习的模型来准确分类给定的稻叶图像。我们提供了一个包含 10,407 个 (75%) 标记图像的训练数据集，涵盖 10 个类别（9 个疾病类别和正常叶片）。此外，我们还为每个图像提供额外的元数据，例如稻谷品种和年龄。您的任务是将给定测试数据集中的3,469 个 (25%) 图像中的每个水稻图像分类为九种疾病类别之一或正常叶子。

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Paddy Doctor: Paddy Disease Classification | Kaggle