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草莓叶子病害分割数据2460张7类labelme格式文件

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简介:
\n样本图:blog..net/FL1623863129/article/details/144577975\n\n请确保文件已正确放置在服务器资源下载位置。建议您在电脑端查看资源详情后进行下载。\n\n数据集格式为labelme格式(不带mask文件,仅包含jpg图片和对应的json标注文件)。\n\n图片数量(jpg文件个数)为2460张;\n标注数量(json文件个数)为2460份;\n具体分布如下:\n- 标注类别总数:7项\n- 各类别名称:Angular Leafspot、Gray Mold、Leaf Spot、Anthracnose Fruit Rot、Powdery Mildew Fruit、Powdery Mildew Leaf、Blossom Blight\n\n各标注类别框数统计:\nAngular Leafspot类目框数为539;\nGray Mold类目框数为598;\nLeaf Spot类目框数为1968;\nAnthracnose Fruit Rot类目框数为163;\nPowdery Mildew Fruit类目框数为296;\nPowdery Mildew Leaf类目框数为296; \nBlossom Blight类目框数为相关数值。

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  • 24607labelme
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    \n样本图:blog..net/FL1623863129/article/details/144577975\n\n请确保文件已正确放置在服务器资源下载位置。建议您在电脑端查看资源详情后进行下载。\n\n数据集格式为labelme格式(不带mask文件,仅包含jpg图片和对应的json标注文件)。\n\n图片数量(jpg文件个数)为2460张;\n标注数量(json文件个数)为2460份;\n具体分布如下:\n- 标注类别总数:7项\n- 各类别名称:Angular Leafspot、Gray Mold、Leaf Spot、Anthracnose Fruit Rot、Powdery Mildew Fruit、Powdery Mildew Leaf、Blossom Blight\n\n各标注类别框数统计:\nAngular Leafspot类目框数为539;\nGray Mold类目框数为598;\nLeaf Spot类目框数为1968;\nAnthracnose Fruit Rot类目框数为163;\nPowdery Mildew Fruit类目框数为296;\nPowdery Mildew Leaf类目框数为296; \nBlossom Blight类目框数为相关数值。
  • 常见实例COCO
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    本项目基于COCO数据集,专注于草莓种植中常见的病害实例分割技术研究与应用开发,旨在提高作物病害识别准确率。 草莓常见的病害包括:叶角斑(Angular Leafspot)、炭疽病水果腐烂(Anthracnose Fruit Rot)、花朵枯萎(Blossom Blight)、灰霉病(Gray Mold)、叶斑病(Leaf Spot),以及白粉病,后者又分为影响果实的白粉病水果和影响叶片的白粉病叶片。
  • 相关集.rar
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    该资源为一个关于草莓主要病害的数据集合,包含了多种病害的图像与相关信息,旨在用于农业领域病害识别研究和模型训练。 草莓病害数据集包含2类1565张RGB图像。
  • 舌头labelme25571别.zip
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    样本图:blog..net/FL1623863129/article/details/144472209 数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数):2557 标注数量(json文件个数):2557 标注类别数:1 标注类别名称:[tongue] 每个类别标注的框数: tongue count = 2557 使用标注工具:labelme=5.5.0 标注规则:对类别进行画多边形框polygon 重要说明:可以将数据集用labelme打开编辑,json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注
  • 智慧城市道路LabelMe26481别.zip智慧城市道路LabelMe26481别.zip
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    样本图链接:[此处插入链接]请将文件放置于服务器上,并建议在电脑端的资源预览页面或详细资料页面中查看下载。统计显示,共有2,648张.jpg图片文件。对应的标注数据量为2,648份.json文件。仅涉及一个类别进行标注。该类别的名称列表为[road]。在road类别上,总计绘制了2,782张多边形框。您可使用labelme软件进行数据集编辑;请注意,必须先将json格式的标注文件转换为mask、yolo或coco中的任意一种格式。该数据集适用于进行语义分割或实例分割任务。请注意,本数据集无法保证对训练的模型或权重文件精度作任何保证。该数据集中提供的标注均为精确且合理的。
  • 番茄集,涵盖10种,每约含1800图像
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    本数据集包含了针对番茄叶部的十种常见病害的高分辨率图像,每种类别均包含大约1800张图片,为深度学习研究提供了宝贵的资源。 番茄叶片疾病分类数据集包含10类病害,每类约有1800多张图片。