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YOLOv5烟叶病害识别数据集(含标注、源码及教程等资源).rar

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简介:
这是一个包含烟叶病害识别所需资源的数据集压缩包,内有全面标注数据、模型源代码以及详细使用教程。 资源内容包括YOLOv5烟叶病害识别的完整源码(附带安装教程、数据集及演示视频),适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计项目。 代码特点: - 参数化编程,便于调整参数; - 代码结构清晰,注释详尽。 作者是一位资深算法工程师,在大型企业工作多年,精通Matlab、Python、C/C++和Java等语言及YOLO目标检测算法。在计算机视觉领域具有丰富经验,并擅长多种智能优化技术的应用与研究。如有兴趣交流学习,请随时联系。

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  • YOLOv5).rar
    优质
    这是一个包含烟叶病害识别所需资源的数据集压缩包,内有全面标注数据、模型源代码以及详细使用教程。 资源内容包括YOLOv5烟叶病害识别的完整源码(附带安装教程、数据集及演示视频),适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计项目。 代码特点: - 参数化编程,便于调整参数; - 代码结构清晰,注释详尽。 作者是一位资深算法工程师,在大型企业工作多年,精通Matlab、Python、C/C++和Java等语言及YOLO目标检测算法。在计算机视觉领域具有丰富经验,并擅长多种智能优化技术的应用与研究。如有兴趣交流学习,请随时联系。
  • [YOLOv5]全套代安装指南、和演示视频)
    优质
    本项目提供YOLOv5模型用于烟叶病害识别,包含完整代码、详细安装指南、标注数据集及操作演示视频,助力快速上手与应用。 YOLOv5烟叶病害识别的完整源码包含安装教程、数据集以及演示视频。
  • Yolov5检测15类训练/验证
    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。
  • 图像.zip
    优质
    《茶叶病害识别图像数据集》包含大量标注清晰的茶叶病害图片,旨在为研究人员提供一个全面、准确的数据资源库,用于训练机器学习模型以实现自动化病害检测和分类。 想预览计算机视觉数据集的内容,请私信作者。
  • 番茄(目检测)
    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。
  • YOLOv8-表情).rar
    优质
    本资源提供YOLOv8模型在表情识别领域的应用实践,包括详尽的数据集、完整源码和步骤清晰的教程,助力快速掌握表情检测技术。 YOLOv8-表情识别(数据集+源码+教程)本资源包含了2023年最新的软件内容,但由于文件过大无法上传,请需要该资源的用户直接联系我获取相关软件。
  • 小麦分类.zip
    优质
    本资源包含小麦叶病虫害图像的数据集与Python代码教程,旨在帮助用户识别和分类小麦叶片上的各种病害与虫害问题。 小麦叶片病虫害分类数据集-提高tensorflow代码和教程,结合作者录制的b站视频,快速掌握不是梦。关于数据集的详细信息,请参考相关博客文章。
  • 苹果分类.zip
    优质
    本资源包含苹果叶病虫害图像的数据集和相关代码教程,旨在帮助用户识别并分类苹果叶片上的各种病症与害虫,促进农业病虫害管理研究。 通过提高TensorFlow代码和教程的学习效率,并结合作者在B站发布的视频教学内容,可以快速掌握苹果叶片病虫害分类数据集的相关知识和技术应用方法。关于该数据集的详细信息,请参考相关博客文章的内容描述。
  • 农业.rar
    优质
    《农业病虫害识别资料集》包含丰富的作物常见病虫害高清图片与详细描述,旨在帮助农民和农技工作者快速准确地识别并采取防治措施,保障农作物健康生长。 农业病虫害识别.rar