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小麦叶片病害分类数据集（2942张图片，3个类别）.7z

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简介：
本数据集包含2942张小麦叶片图像，用于训练和测试机器学习模型以识别三种不同的叶片病害。通过细致标注与分类，为研究人员提供宝贵的数据资源。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且不含标注文件。 数据集格式：仅包含jpg图片，每个类别文件夹内存放对应类别的图片。 总图片数量（jpg文件个数）：2942张 分类的类别总数：3种 具体类别名称及每种类别下的图片数量如下： - Brown_Rust 类别下有 902 张图片 - Healthy 类别下有 1116 张图片 - Yellow_Rust 类别下有 924 张图片

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  • 小麦叶片病害分类数据集（2942张图片，3个类别）.7z
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    本数据集包含2942张小麦叶片图像，用于训练和测试机器学习模型以识别三种不同的叶片病害。通过细致标注与分类，为研究人员提供宝贵的数据资源。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且不含标注文件。 数据集格式：仅包含jpg图片，每个类别文件夹内存放对应类别的图片。 总图片数量（jpg文件个数）：2942张 分类的类别总数：3种 具体类别名称及每种类别下的图片数量如下： - Brown_Rust 类别下有 902 张图片 - Healthy 类别下有 1116 张图片 - Yellow_Rust 类别下有 924 张图片
     
  • 小麦病害分类数据集（含7653张图片，12个类别）.7z
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    本数据集包含7653张图像，涵盖12种不同类型的小麦病害，旨在促进农业领域中机器学习算法的研发与应用。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：仅包含jpg图片，每个类别文件夹下存放着对应类别的图片。 图片总数（jpg文件个数）：7653 分类的类别数量：12 各分类下的图片数量： - crown_and_root_rot: 1102 - healthy_wheat: 1434 - leaf_rust: 1797 - powdery_mildew: 218 - wheat_aphids: 315 - wheat_cyst_nematode: 57 - wheat_loose_smut: 1017 - wheat_red_spider: 199 - wheat_scab: 545 - wheat_sharp_eyespot: 545 - wheat_stalk_rot: 274 - wheat_takeall: 150 重要说明：暂无。 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。
     
  • 小麦病害检测数据集（VOC+YOLO格式），含899张图片，12个类别.7z
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    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。
     
  • 水稻叶穗病害的分类数据集（含4078张图片，4种类别）.7z
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    本数据集包含4078张图片，涵盖了水稻生长过程中可能遇到的四种不同类型的叶穗病害，为研究和分析提供了详实的数据支持。 数据集类型：用于图像分类的数据集，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：仅包含jpg图片，每个类别对应一个文件夹，并在该文件夹内存放相应的图片。 图片总数（jpg 文件个数）：4078 分类的类别数量：4 具体类别的名称及对应的图片数目如下： - Brown_Spot 图片数：613 - Healthy 图片数：1488 - Leaf_Blast 图片数：977 - Neck_Blast 图片数：1000
     
  • 棉花叶片病害检测数据集（VOC+YOLO格式），含977张图片，22个类别.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。
     
  • 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。
     
  • 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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    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。
     
  • 打架识别分类数据集（含75,855张图片，8个类别）.7z
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    本数据集包含75,855张图像，涵盖八种不同类型的肢体冲突场景，旨在用于训练和测试机器学习模型以准确地识别打架行为。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：包含75855张jpg图片，每个类别单独存储在一个文件夹中。 分类类别数：8个 类别名称及每类图片数量： - hit: 4133 张 - kick: 5950 张 - punch: 8921 张 - push: 10335 张 - ride_horse: 16971 张 - shoot_gun: 9832 张 - stand: 11259 张 - wave: 8454 张 重要说明：暂无。 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。
     
  • 包含三类水稻叶片病害的图像数据集，每类约含350张图片
    优质
    本数据集收录了三种主要水稻叶片病害的高分辨率图像，每种类别均涵盖约350幅照片，为农业病理研究与智能识别提供了宝贵资源。 该数据集包含水稻叶片病害的近距离背景处理图片，共分为3类，每类约有350张图片。
     
  • 小麦叶病虫害分类数据集及代码教程.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。