Advertisement

茶叶病害识别图像数据集.zip

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

简介：
《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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 茶叶病害识别图像数据集.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。
     
  • 茶叶七种常见病害的数据集
    优质
    本数据集涵盖了茶叶生长过程中常见的七种病害信息，旨在为科研人员和农业专家提供研究资料，助力于病害识别与防治技术的发展。 茶叶7种常见病害数据集包括红叶斑病、藻叶斑病、鸟眼病；灰色枯萎；白色现货；炭疽病；棕色的枯萎。此外，该数据集还包含一类健康茶叶样本。每个类别都含有超过100张图像。
     
  • 茶叶病害数据集（VOC+YOLO格式，含883张图片，8个类别）.zip
    优质
    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。
     
  • 大豆病害识别数据集.zip
    优质
    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。
     
  • YOLO茶叶识别数据集
    优质
    YOLO茶叶识别数据集是一个专为茶叶分类和识别设计的大规模图像数据库，结合先进的YOLO算法，旨在提升茶叶行业的自动化与智能化水平。 YOLO茶叶检测数据集使用lableimg软件进行标注，包含真实场景中的高质量jpg图片，标签有两种格式：VOC格式和yolo格式，并分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列茶树上的茶叶检测；该数据集中包含了丰富的场景变化；类别为tea共一个目标。
     
  • 棉花叶片病害分类图像数据集
    优质
    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。
     
  • 番茄叶病害数据集-植物病害
    优质
    番茄叶病害数据集专注于收集和分析影响番茄叶片的各种病害图像资料，旨在促进植物病理学研究及智能诊断技术的发展。 番茄叶片病害数据集包含了有关番茄叶片各种病害的详细记录和分析。
     
  • 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。
     
  • 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。