Advertisement

基于Yolov5的水稻病虫害目标检测数据集（含图片和标签）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本数据集为基于Yolov5的水稻病虫害设计，包含大量标注图像与对应标签，适用于训练高效准确的目标检测模型。 本数据集包含5932张照片，并分为四类：Bacterial blight（白叶枯病）1584张、Blast（稻瘟病）1440张、Brownspot（褐斑病）1600张和Tungro（水稻东格鲁病）1308张。其中，训练集包含4948张照片，测试集包含984张。 所有图片的标签均已手动标注完毕，并可以直接用于YOLOV模型进行训练。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Yolov5的水稻病虫害目标检测数据集（含图片和标签）
    优质
    本数据集为基于Yolov5的水稻病虫害设计，包含大量标注图像与对应标签，适用于训练高效准确的目标检测模型。 本数据集包含5932张照片，并分为四类：Bacterial blight（白叶枯病）1584张、Blast（稻瘟病）1440张、Brownspot（褐斑病）1600张和Tungro（水稻东格鲁病）1308张。其中，训练集包含4948张照片，测试集包含984张。 所有图片的标签均已手动标注完毕，并可以直接用于YOLOV模型进行训练。
     
  • 《数据集》水稻叶片病害的目标检测数据集
    优质
    本数据集专注于水稻叶片病害目标检测，汇集了大量标注清晰的图像样本，旨在促进农业领域机器学习模型的研发与优化。 该数据集包含YOLO和VOC格式的水稻叶片病害识别内容，共包括四类：BrownSpot、RiceBlast、BacterialBlight，总图片数量为1448张。文件中包含了图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件，并且有xml标签。已经将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本（如YOLOv10）等系列算法的训练。
     
  • 基于Yolov5的水稻病虫害目标检测项目（含最新训练成果）
    优质
    本项目采用YOLOv5框架进行水稻病虫害图像的目标检测研究，并展示了最新的模型训练成果。 本项目通过CPU共训练50轮，精度趋近于0.8。若想进一步提高精度，可增加数据集或增加训练轮数。 在当前的智能化农业发展中，运用先进的图像识别和深度学习技术对农作物病虫害进行自动检测与诊断已经变得尤为重要。本项目聚焦于水稻病虫害的自动识别，采用的是目前较为先进的目标检测模型Yolov5。Yolov5作为一种基于深度学习的单阶段目标检测算法，以其运行速度快、检测精度高的特点，广泛应用于实时目标检测任务中。通过本项目的实施，旨在构建一个高精度的水稻病虫害智能识别系统。 在项目实施过程中，研究团队首先需要准备一个全面且高质量的水稻病虫害图像数据集。该数据集包含不同种类的水稻病害和虫害图片，每张图片都应经过详细的标注，包括病虫害类别及位置等信息，这为模型提供了训练的基础。通过数据集的准备，研究团队确保了模型训练有足够的信息去学习和识别各种病虫害特征。 考虑到计算资源和时间成本，项目选择了在CPU环境下进行模型训练，共计训练50轮。尽管在计算能力有限的情况下，但通过精心设计的网络结构和合理的参数调整，模型精度已经趋近于0.8，这是一个相对较高的准确率，表明模型在识别水稻病虫害方面具备较好的性能。然而，项目报告也指出若要追求更高的精度可以考虑增加更多的数据集或延长训练轮数以进一步提升模型泛化能力和准确度。 最终构建的模型不仅能够帮助农民及时发现和处理病虫害问题、降低经济损失，还可以作为智能农业系统的一部分实现对大规模种植区域的病虫害自动监测与预警。通过引入人工智能技术减轻了农业工作者负担并提高了作物产量和品质。 在技术推广与应用方面项目组提供了数据集下载链接便于更多研究者和开发者获取使用这些数据共同推动智能农业识别技术的发展这种开放共享的态度有助于促进整个行业技术进步和农业生产现代化。 本项目的实施是智能农业领域的一次重要尝试，不仅推动了机器学习在农业领域的应用还为水稻病虫害的精准识别提供了有效的方法工具。通过本项目成功实施未来可利用智能化技术解决更多农业问题提供新的视角途径具有重要的现实意义和深远影响力。
     
  • 【目标检测数据集】11960张水稻病害检测图片（VOC+YOLO格式）.zip
    优质
    本资源提供一套用于水稻病害识别的目标检测数据集，包含11960张标注清晰的图像，并以VOC和YOLO两种格式呈现，适用于深度学习模型训练。 数据集采用了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文件和yolo格式txt文件。 该数据集中共有11963张图片，每一张都有相应的标注信息： - Pascal VOC xml 文件数量：11963个 - YOLO txt 标注文件数量：11963个 这些图像被分为十二类进行标记： 标注类别数为 12 种，具体包括以下几种类型及其对应的框的数量: - BLBD: 框数 = 1030 - BLSD: 框数 = 1067 - BSD: 框数 = 1064 - DPD: 框数 = 1465 - FSD: 框数 = 2154 - Healty: 框数 = 1266 - NBD: 框数 = 1412 - NBSD: 框数 = 975 - Non-Rice: 框数 = 1298 - RBD: 框数 = 1070 - RRSD: 框数 = 972 - SBD: 框数 = 1303 总计标注框数量为：15,076个。 使用了labelImg工具进行标记，遵循对类别画矩形框的规则。
     
  • 基于YOLOv5的病虫害数据集
    优质
    本研究构建了一个用于植物病虫害识别的数据集，并采用YOLOv5算法进行高效检测与分类，旨在提升农业智能化管理水平。 数据集包含22类不同的农业病害昆虫的图片，每种类型的图片都已经整理到训练集文件夹中，并且每个类别都附有标签abc以及对应的害虫名称备注。在标签文件夹内也有相应的txt格式标签文件。
     
  • 大豆病害的目标检测数据集
    优质
    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。
     
  • 烟草叶片病害的Yolov5目标检测数据集（含15类及训练/验证集）
    优质
    本数据集包含15种类别的烟草叶片病害图像，采用YOLOv5框架进行目标检测模型训练与验证，适用于深度学习研究和应用。 项目包含烟草叶片病害检测的数据集（15类别），该数据集包括训练集与验证集，并按照YOLOV5文件夹结构进行保存，可以直接用于目标检测任务而无需额外处理。 图像分辨率为640*640的RGB图片，每个图片都有清晰标注的目标边界框且无任何遮挡。烟草叶片病害的数据集中包含15种不同的类别：蛀虫、霉菌、细菌斑点等。 数据集压缩后的总大小为134MB，分为训练集和验证集两个部分。 - 训练集（datasets-images-train）包括2246张图片及其对应的标签txt文件； - 验证集（datasets-images-val）则包含211张图像及相应的标签。 此外还提供了一个用于可视化的py脚本，用户可以随机选取一张图片输入该脚本来绘制边界框，并保存到当前目录。此可视化工具无需任何修改即可直接运行并查看结果。
     
  • 水稻叶片病虫害分类数据集（含代码与教程）.zip
    优质
    本资料包提供了一个全面的水稻叶片病虫害图像数据集，并附带详细的分类代码和使用教程，旨在帮助研究人员和从业者识别及研究水稻常见病虫害。 水稻叶片病虫害分类数据集提供了一套完整的教程与TensorFlow代码示例，并附有作者在B站发布的教学视频，帮助学习者快速掌握相关技术。详细的数据集信息可以在相关的博客文章中找到。
     
  • 番茄叶片病害识别的数据集（目标检测）
    优质
    本数据集专注于番茄叶片病害的目标检测，旨在通过收集大量标记图片，帮助研究人员与开发者训练模型自动识别不同类型的番茄叶病，促进农业精准化管理。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含番茄叶片病害识别的相关信息。类别分为：blight-disease（疫病）、mosaic-virus（花叶病毒）和redspider-infection（红蜘蛛感染）。数据集共包含6446张图片，并配有相应的txt标签、指定类别的yaml文件以及xml格式的标注文件。已将图像及对应的txt标签划分为训练集、验证集与测试集，可以直接用于上述YOLO系列算法模型的训练过程。
     
  • 基于YOLOv11的水稻叶片病害检测系统（含完整程序与数据）
    优质
    本项目开发了一种基于YOLOv11算法的高效水稻叶片病害检测系统，结合详尽的数据集和开源代码，为农业病虫害监控提供创新解决方案。 本段落介绍了如何利用基于YOLOv11的模型开发一款高效的智能化稻叶疾病检测软件。该系统通过数据增强技术提升系统的鲁棒性，并具备详尽地诊断各种水稻病害的能力，同时拥有用户友好的图形界面以方便操作使用。此外，文章还探讨了关于模型训练、测试结果分析以及未来改进方向等方面的内容。 本段落适合具有计算机科学或农业工程背景的研究者和开发者阅读，特别是那些对将机器学习应用于植物病理学研究感兴趣的人群。 该软件旨在为农业生产部门提供一种有效的病虫害防治工具，以减少作物因感染疾病而导致的经济损失。它既可以用于田间现场环境下的实时监测，也可以在实验室条件下进行疾病的鉴别诊断工作。 随着项目的进一步发展，可能会增加连续监控功能、用户满意度收集机制以及支持更多植物种类等功能模块。