Rose Image Classification Dataset

The Rose Image Classification Dataset comprises a total of 3,000 images, categorized into four distinct classes based on rose color: Red, Pink, Yellow, and White. The dataset was developed to support deep learning-based image classification and agricultural research applications. 📊 Class-wise Distribution Red: 1,200 images Pink: 900 images Yellow: 500 images White: 400 images The dataset exhibits a moderate class imbalance, with the Red class containing the highest number of samples and the White class the lowest. This distribution reflects real-world data collection scenarios and enables evaluation of model performance under imbalanced conditions.玫瑰图像分类数据集（Rose Image Classification Dataset）共计包含3000张图像，依据玫瑰花色划分为红、粉、黄、白四个独立类别。本数据集旨在支撑基于深度学习的图像分类与农业研究相关应用。 📊 各类别样本分布 红色类：1200张图像 粉色类：900张图像 黄色类：500张图像 白色类：400张图像 本数据集存在中等程度的类别不平衡问题，其中红色类样本量最多，白色类样本量最少。该分布贴合真实世界的数据采集场景，可用于评估模型在类别不平衡条件下的性能表现。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含3,000张玫瑰图像，按颜色分为红、粉、黄、白四个类别，其中红色类别图像最多（1,200张），白色最少（400张），呈现中等类别不平衡。它旨在支持深度学习图像分类和农业研究，特别适用于评估模型在不平衡数据下的性能。