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土豆瑕疵检测数据集，采用Yolov11标注，含8034幅图像，准确率达81.2%，涵盖损伤及病害土豆识别...

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简介：
本数据集包含8034张图片，运用先进的Yolov11模型进行标注，有效识别土豆的损伤与病害，准确率达到81.2%。 土豆缺陷识别数据集使用了YOLO模型，并采用了Pascal VOC XML和COCO JSON格式进行图片标注。该数据集中包含8034张图片，能够以81.2%的准确率识别出损坏、病菌感染以及正常的土豆等不同类型的缺陷。

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  • 土豆瑕疵检测数据集，采用Yolov11标注，含8034幅图像，准确率达81.2%，涵盖损伤及病害土豆识别...
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    本数据集包含8034张图片，运用先进的Yolov11模型进行标注，有效识别土豆的损伤与病害，准确率达到81.2%。 土豆缺陷识别数据集使用了YOLO模型，并采用了Pascal VOC XML和COCO JSON格式进行图片标注。该数据集中包含8034张图片，能够以81.2%的准确率识别出损坏、病菌感染以及正常的土豆等不同类型的缺陷。
     
  • 土豆叶片病害数据集，涵盖10种病症
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    该数据集专注于收集和整理土豆叶片在生长过程中可能出现的十种主要病害图像信息，为农业研究与智能诊断提供宝贵资源。 该土豆叶片数据集包含10种不同的土豆叶片病害，每类至少有1000张图片。
     
  • 咖啡豆瑕疵检测数据集
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    咖啡豆瑕疵检测数据集包含大量标注图片，用于机器学习模型识别和分类有缺陷或质量低下的咖啡豆。此资源旨在提高咖啡生产和加工效率。 咖啡豆缺陷检测数据集包含1400多张正面拍摄的高质量图片，涵盖了三种类型的咖啡豆。这些图像用于训练和验证模型以进行咖啡豆缺陷检测。
     
  • 大豆病害的目标检测数据集
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    本数据集专为大豆病害设计，包含多种病症图像，旨在促进农业领域深度学习技术的应用与发展，助力精准农业实践。 大豆病害数据集为计算机视觉领域的目标检测任务提供了研究基础与实验平台。该数据集包含大量经过精心标注的大豆植株图像，涵盖了大豆在生长过程中可能遭遇的各种病害类型。其主要目的是帮助研究人员及开发者训练出能够准确识别和定位大豆病害区域的算法模型。 这些图像中的病害表现形式多样，从初期斑点到严重叶片枯萎不等，每种病害形态特征都被精确标注，这对于提高病害检测准确性至关重要。目标检测模型需要区分不同类型的病害，以便农业工作者能够及时采取相应的防治措施。 构建数据集是一个复杂的过程，包括图像采集、病害标注和数据清洗等多个步骤。研究者深入田间地头采集含有各种病害的大豆植株图像，并确保这些图像是在不同的光照条件、背景环境及病害发展程度下拍摄的，以保证数据集广泛性和多样性。随后，专业人员对图像中的病害区域进行精确标注，包括病害种类、位置和可能扩展范围等信息。 此外，还进行了严格的检查来维护图像质量和标注准确性。由于目标检测任务需要足够的分辨率和清晰度以便模型捕捉到细微特征，这一特性使得大豆病害数据集成为宝贵的资源，尤其对于利用深度学习与机器学习技术解决实际农业问题的研究人员来说更为重要。 该数据集不仅适用于计算机视觉领域，还涉及农业科学、植物病理学及生物信息学等学科。通过跨学科合作可以更好地理解病害生物学机理，并将其知识融入到模型训练和算法优化中，从而提高检测模型的实用性和精确度。 在实际应用中，目标检测模型可以帮助农民和技术员快速识别作物病害，这对于提升作物健康管理和质量控制具有重要意义。及时的病害检测与分析可使农业工作者有效采取预防及治疗措施，减少经济损失并提升整体产量和品质。 大豆病害数据集（目标检测）为推动智能农业发展提供了强有力的支持。随着深度学习和计算机视觉技术的进步，基于该数据集的研究成果将逐步应用于实际农业生产中，并有望对全球粮食安全与可持续农业发展做出贡献。
     
  • 大豆病害识别数据集.zip
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    本数据集包含多种大豆病害图像，旨在为研究者和开发者提供一个全面的资源库，用于训练机器学习模型以准确识别不同种类的大豆疾病。 大豆病害检测数据集包含三种类型的叶子图像：健康类、角叶斑病类和豆锈病类。这些数据旨在帮助建立一个模型，能够以高精度区分这三类叶片状态。在非洲，特别是东非地区，豆类作物是许多小农的重要粮食来源，并且对学龄儿童来说是一个重要的蛋白质来源。
     
  • 无人机信号检测数据集，平均准确率达94.3%，采用Yolov11标注，含364张原图
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    本数据集包含364张原图，使用先进的YOLOv11算法进行精准标注，专注于无人机信号的检测，实现高达94.3%的平均准确率。 标题提到的无人机频射信号检测数据集是一个经过精心准备和验证的数据集合，为研究者和开发者提供了一套具有高平均正确识别率的图像资料。这套资源能够帮助他们有效地对无人机发射的频射信号进行检测与识别。94.3%的准确度表明该数据集在当前领域中属于高质量资源，可以支持相关算法的学习和测试。 描述部分强调了数据集的核心优势：不仅具有高准确度，还兼容yolov11格式，这说明它能够适应流行的机器视觉框架。包含的364张原始图片为研究者提供了丰富的视觉信息，这些对于训练和测试频射信号检测模型至关重要。 标签“无人机频射信号”揭示了数据集的专业用途——主要关注于无人机发射的频射信号，并且这种类型的检测具有重要的实际应用价值，如边境监控、公共安全以及交通管理等。该数据集有助于推动这一领域的研究进展，为相关技术的发展提供基础支撑。 文件名称列表中的“data.yaml”可能包含了元数据信息，例如图片路径、标签信息和尺寸大小等细节。“train”，“valid”和“test”三个文件夹分别用于存储训练、验证及测试的数据子集。这种划分方式符合机器学习领域的标准做法，有助于评估模型在新数据上的表现，并提高其泛化能力。 从整体来看，该数据集的创建者对社区需求有着深刻理解并遵循了最佳实践。高准确度的数据集合、格式标准化支持以及丰富的图片数量都是此数据集的主要优势点，确保它在学术研究和工业应用中具有实用性和价值。
     
  • 大豆叶病害图像分类数据集【含标注信息，约3,600张图片】
    优质
    本数据集包含超过三千六百张大豆叶病害图像及其详细标注信息，旨在促进植物病理学领域的研究与应用。 大豆叶片病害图像分类数据集【已标注，约3,600张数据】 分类个数【3】：炭疽病、健康、锈病【具体查看json文件】 划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 CNN分类网络改进的相关内容可以在相关博客中找到。 更多关于图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）的项目以及相应网络的改进，也可以在个人主页上查看。
     
  • 土豆形貌识别的图像识别程序及图片库.rar
    优质
    本资源包包含一个用于识别不同形状土豆的图像识别程序及其配套图片库，适用于农业自动化与食品加工行业中的产品分类和质量检测。 本程序为基于联合相关变换的图像识别程序，不限于土豆形貌的识别。如果采用其他图片库和测试图片也能达到很好的识别效果。调用实例：在command window输入“cor”并回车运行后可得到识别结果。
     
  • test.rar_MATLAB 瓶盖_缺陷_瑕疵检测_瓶盖瑕疵_瓶盖瑕疵检测
    优质
    本资源提供MATLAB程序用于检测瓶盖上的各种缺陷和瑕疵，旨在帮助提高产品质量控制的效率和准确性。 一个基于MATLAB的简单瓶盖瑕疵检测系统。
     
  • 土豆
    优质
    土豆，学名马铃薯，是一种营养价值高、适应力强的农作物。其块茎富含淀粉和多种维生素，可烹饪方式多样，是全球广泛食用的重要食物之一。 土豆