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苹果叶病害图像分类数据集（含5类标签：健康叶片、灰斑病、铁锈病、马赛克病及蛙眼叶斑病，共7100张图片）.rar

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简介：
本数据集包含7100张苹果叶片的高分辨率图像，涵盖五种状态：健康叶片和四种常见病害（灰斑病、铁锈病、马赛克病及蛙眼叶斑病），适用于农业病理学研究与机器学习模型训练。 苹果叶病害图像分类数据集包含5个类别：健康苹果叶、灰斑病、铁锈病、马赛克病和蛙眼叶斑病，共7100张图片。rar文件包含了这些分类的图像数据。

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  • 苹果叶病害图像分类数据集（含5类标签：健康叶片、灰斑病、铁锈病、马赛克病及蛙眼叶斑病，共7100张图片）.rar
    优质
    本数据集包含7100张苹果叶片的高分辨率图像，涵盖五种状态：健康叶片和四种常见病害（灰斑病、铁锈病、马赛克病及蛙眼叶斑病），适用于农业病理学研究与机器学习模型训练。 苹果叶病害图像分类数据集包含5个类别：健康苹果叶、灰斑病、铁锈病、马赛克病和蛙眼叶斑病，共7100张图片。rar文件包含了这些分类的图像数据。
     
  • 苹果叶五类病害图像分类数据集：健康叶、叶斑病、白粉病、疮痂病和褐斑病（共7900张图片）.rar
    优质
    本数据集包含7900张苹果叶片图像，涵盖健康叶片及四种常见病害（叶斑病、白粉病、疮痂病和褐斑病），适用于植物病理学研究与机器学习模型训练。 苹果叶病害图像分类数据集包含5个类别：健康苹果叶、叶斑病、白粉病、疮痂病和褐斑病，共有7900张图片。
     
  • 玉米常见病害（黄斑病、锈病、叶斑病）
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    本文主要介绍玉米生长过程中常见的三种病害——黄斑病、锈病和叶斑病的症状、传播途径及防治措施。旨在帮助农民及时识别并控制这些疾病，确保作物健康生长。 玉米病害主要包括黄斑病、锈病和叶斑病。这些疾病会对作物的生长造成严重影响，降低产量和品质。种植者需要密切关注并采取适当的防治措施来保护农作物健康。
     
  • 智慧农业苹果树叶病害数据集（花叶病和斑点落叶病）916张图片，包含VOC/YOLO/JSON标签.zip
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    本数据集包含916张针对苹果树花叶病和斑点落叶病的图像，提供VOC、YOLO及JSON格式标签，适用于智慧农业中机器视觉与深度学习研究。 苹果叶病害（包括花叶病、斑点落叶病、叶枯病）识别检测数据集适用于课程作业、设计比赛及实际项目应用，如智慧农业与植物疾病智能识别app等。该数据集中共有916张图片，背景丰富多样，目标物大小不一且角度各异，分布均匀，整体上具有较高的多样性。标签格式包括VOC（xml）、YOLO（txt）和JSON三种类型，适用于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为人工完成，并确保了框选的准确性及数据质量的高度可靠性。
     
  • 苹果叶病害图像数据集，包含3997张图片
    优质
    本数据集收录了3997张描绘苹果叶片病害状况的照片，旨在支持机器学习模型训练与研究，助力于精准农业和植物病理学的发展。 苹果叶片病害数据集包含3997张图片。
     
  • 棉花叶片病害分类图像数据集
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    本数据集包含大量标记的棉花叶片图像，旨在帮助研究者识别和分类由不同病原体引起的棉花叶片病害，促进农业领域智能诊断技术的发展。 棉花叶病害分类数据集按照棉花叶片感染的3种类型进行组织，其中一个文件夹包含1786张未感染棉花叶片的数据图片。
     
  • 柑橘叶片病害数据库（含黄龙病与健康对照，共4000张图片）
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    本数据库包含4000幅图像，旨在研究和识别柑橘叶片中的各类疾病，特别是黄龙病，并提供健康叶片作为对比参考。 柑桔叶片病害数据集是研究和识别柑桔类作物疾病的重要资源，尤其针对黄龙病这种极具破坏性的病症。该病症严重威胁全球柑桔产业的健康与产量。此数据集包括4000张图片，并分为两类：患有黄龙病的叶片及健康的叶子。 构建这样的数据集对计算机视觉和机器学习领域至关重要，特别是对于深度学习的研究而言。通过大量训练数据，深度学习算法能够自动识别特征并进行分类或预测。在这个例子中，可以利用这些图像来训练一个卷积神经网络（CNN）模型以识别柑桔叶片是否患有黄龙病。 在预处理阶段，我们需要调整所有图片的尺寸使其一致，并将像素值范围归一化到0-1之间，减少计算负担；同时进行数据增强操作如随机翻转、旋转等来提高模型泛化能力。 构建模型时可以选择现有的预训练架构（例如VGG16或ResNet），然后添加自定义层以适应特定任务需求，或者从头开始设计网络结构。在训练过程中需要设定合适的损失函数和优化器，并确定适当的批量大小、学习率以及训练周期。 完成训练后，通过验证集评估模型性能并进一步应用于测试集中，或将该系统部署到实际环境中帮助种植者早期发现黄龙病从而采取防治措施。 数据集中包含的两个子文件夹“柑桔黄龙病严重”和“柑桔黄龙病一般”，分别代表不同程度的症状。重度症状可能包括叶片显著变色、扭曲甚至落叶；而轻度症状则可能是轻微黄色斑点或色泽不均等现象。通过这种分类，模型能够学习识别不同阶段的病症，从而实现更精确的诊断。 此数据集为柑桔类作物病害识别提供了重要素材，并结合深度学习技术构建出有效的自动化检测系统，对农业领域的精准管理和疾病防控具有重要意义。同时该方法也可以推广到其他农作物病害检测中，推动智慧农业的发展。
     
  • 番茄疾病数据集（CSV+图片）含18,130张番茄叶片病害图像
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    本数据集包含18,130张番茄叶片图像及其对应标注信息，旨在用于机器学习模型训练和识别番茄疾病的检测。包括病变类型、病症严重程度等属性，助力农业智能化发展。 番茄疾病数据集包含18130张番茄叶病害图片。
     
  • 番茄叶病害分类数据集，涵盖10种病害，每类约含1800张图像
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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。
     
  • 大豆叶病害图像分类数据集【含标注信息，约3,600张图片】
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    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。