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茶叶病害数据集(VOC+YOLO格式,含883张图片,8个类别).zip

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简介:
本资料包提供了一个包含883张图片的茶叶病害数据集,涵盖八大类病害。采用VOC与YOLO两种标注格式,便于机器学习和深度学习模型训练使用。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种形式。其中VOC格式包含xml文件用于存储每个图片的标签信息;而YOLO格式则为对应的txt文件(不含路径),仅包括jpg图像及其相应的VOC xml文件及yolo txt文件。 该集合共有883张图片,每一张都有其相对应的标注数据和类别标签。具体来说,一共有8个不同的分类:algalleaf、Anthracnose、birdeyespot、brownblight、graylight、healthy、redleafspot以及whitespot。每个类别的样本数量分别为: - Anthracnose: 99 - algalleaf: 114 - birdeyespot: 100 - brownblight: 113 - graylight: 100 - healthy: 74 - redleafspot: 143 - whitespot: 141 总计标注框数量为884。所有标签工作均通过labelImg工具完成,遵循使用矩形框标记类别的规则。 每个图片内的内容仅限于单一叶子的检测与分类任务上。

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客服
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  • VOC+YOLO8838).zip
    优质
    本资料包提供了一个包含883张图片的茶叶病害数据集,涵盖八大类病害。采用VOC与YOLO两种标注格式,便于机器学习和深度学习模型训练使用。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种形式。其中VOC格式包含xml文件用于存储每个图片的标签信息;而YOLO格式则为对应的txt文件(不含路径),仅包括jpg图像及其相应的VOC xml文件及yolo txt文件。 该集合共有883张图片,每一张都有其相对应的标注数据和类别标签。具体来说,一共有8个不同的分类:algalleaf、Anthracnose、birdeyespot、brownblight、graylight、healthy、redleafspot以及whitespot。每个类别的样本数量分别为: - Anthracnose: 99 - algalleaf: 114 - birdeyespot: 100 - brownblight: 113 - graylight: 100 - healthy: 74 - redleafspot: 143 - whitespot: 141 总计标注框数量为884。所有标签工作均通过labelImg工具完成,遵循使用矩形框标记类别的规则。 每个图片内的内容仅限于单一叶子的检测与分类任务上。
  • 棉花检测VOC+YOLO),977,22.7z
    优质
    本数据集提供针对棉花叶片病害的图像识别训练素材,包含977幅图片及22种不同的病害分类标签,支持VOC与YOLO两种格式。 数据集格式:Pascal VOC 格式 + YOLO 格式(不包含分割路径的 txt 文件,仅包含 jpg 图片以及对应的 VOC 格式 xml 文件和 YOLO 格式的 txt 文件) 图片数量(jpg 文件个数):977 标注数量(xml 文件个数):977 标注数量(txt 文件个数):977 标注类别数:22 重要说明:所有图像的分辨率为 640x640,请仔细查看图片预览以确认是否符合实际项目需求。下载前请务必参考相关博文,确保数据集满足项目的具体要求。
  • 年龄检测VOC+YOLO2195,4).zip
    优质
    本数据集包含2195张茶叶叶片图像,涵盖四种不同状态或疾病类型。以VOC及YOLO两种格式提供,适用于训练和测试机器学习模型进行茶叶叶片年龄检测与分类。 样本图:请到服务器下载文件(仅限电脑端查看并下载)。 数据集格式包括Pascal VOC格式和YOLO格式的标注文件,但不包含分割路径的txt文件,只提供jpg图片、VOC格式xml文件以及yolo格式txt文件。 图片数量为2195张。 标注数量总计:xml文件 2195个; txt 文件 2195个。 数据集中有4种不同的类别: - 类别名称分别为: [1to2day, 2to4day, 4to7day, 7plusday] - 每类别的标注数量为:1to2day (矩形框数 = 559); - 2to4day (矩形框数 = 619); - 4to7day (矩形框数 = 509); - 7plusday (矩形框数 = 520) 总共的标注数量(即所有类别中包含的所有矩形框)为2207个。 使用的是labelImg工具进行标注工作,规则是针对每个对象画出其对应的矩形边界。 重要说明:暂无 本数据集不对训练模型或权重文件的质量提供任何保证;仅确保提供的标注准确合理。
  • 小麦检测VOC+YOLO),899,12.7z
    优质
    本数据集包含899张图片及12种类别的小麦病害标注信息,同时提供VOC和YOLO两种格式文件,便于模型训练与检测。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式(不含分割路径的txt文件),仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量:899张 - 标注数量(xml文件):899个 - 标注数量(txt文件):899个 标注类别包括12种,具体如下: - CrownAndRootRot 框数 = 268 - HealthyWheat 框数 = 282 - LeafRust 框数 = 131 - PowderyMildew 框数 = 323 - WheatAphids 框数 = 173 - WheatCystNematode 框数 = 103 - WheatLooseSmut 框数 = 171 - WheatRedSpider 框数 = 182 - WheatScab 框数 = 300 - WheatSharpEyespot 框数 = 105 - WheatStalkRot 框数 = 136 - WheatTake-all 框数 = 117 总框数:2291个。 使用标注工具为labelImg,规则是对类别进行矩形框标注。
  • VOC+Yolo),107,1.zip
    优质
    本数据集包含107张图像及对应标注文件,涵盖单一目标类别。以VOC与YOLO双格式提供,便于快速集成至各类目标检测项目中使用。 在信息技术领域尤其是计算机视觉方面,数据集具有极其重要的作用。“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”包含了一个专为检测虾类设计的图像集合,总计有107幅图片,并且这些图像是按照PASCAL Visual Object Classes(VOC)和You Only Look Once(YOLO)两种不同的标准进行标注。 首先来看一下PASCAL VOC格式。这是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集类型,主要用于物体识别、分割及检测任务。该格式通常包括图像文件、XML注释文档以及类别定义等组成部分。在虾的数据集中,每个图像的XML文件详细记录了虾的位置和种类信息,这对于训练目标检测模型来说至关重要。 接下来是YOLO格式。这是一种实时的目标检测系统,因其高效的性能而受到广泛欢迎。它的标注方式通常为纯文本形式,包含每张图片中所有物体位置及对应的类别标识符。相比于VOC格式的复杂性,这种简洁明了的方式更适合快速处理和应用需求,在虾数据集中同样如此。 训练一个目标识别模型(例如基于YOLO或结合使用PASCAL VOC的数据集)通常涉及以下步骤: 1. 数据预处理:根据特定模型的需求调整图像大小、进行归一化等操作。 2. 训练阶段:利用提供的训练集合(本例中为虾的107张图片),通过迭代优化来改进模型参数,从而提高其对目标对象检测的能力。 3. 验证与调优:使用验证集评估当前模型性能,并根据需要调整超参以进一步提升效果。 4. 测试阶段:最后,在未见过的数据上进行测试,确保所训练出来的模型能够良好地泛化到新的场景中。 尽管该数据集中仅包含一个类别(即虾),这虽然简化了分类任务的复杂度,但同时也可能限制了模型学习更多样化的特征。然而对于特定的应用领域而言,比如自动识别和计数海鲜产品等场合下,这样的单一类别的训练集已经足够实用且高效。 综上所述,“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”为研究者们提供了一个宝贵的资源库来开发并测试针对虾的检测算法。无论是出于学术目的还是工业应用考虑,该数据集都能帮助研究人员构建出更加精准、快速的目标识别模型,并应用于诸如海鲜处理或食品安全检查等实际场景中。
  • 橙子橘子桔子检测VOC+YOLO2814,4).zip
    优质
    本数据集包含2814张图像,涵盖四种橙子疾病类型,采用VOC与YOLO两种标注格式,旨在提升机器学习模型在检测柑橘病害中的准确度。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2814 标注数量(xml文件个数):2814 标注数量(txt文件个数):2814 标注类别数:4 重要说明:数据集中的橘子果实病害不是叶子病害,请仔细查看以下更多信息。 标注类别名称:“blackspot”,“canker”,“fresh”,“grenning”