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番茄叶片病害识别的数据集(目标检测)

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简介:
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。

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客服
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    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。
  • -植物
    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。
  • 优质
    本数据集聚焦于收集和整理各类影响番茄生长的疾病信息,旨在为农业科研人员提供研究资源,推动智能监测与防治技术的发展。 番茄病害数据集包含了一系列关于番茄不同种类病害的图像和相关信息,用于研究和识别番茄疾病。
  • (CSV+图)含18,130张图像
    优质
    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。
  • 优质
    番茄病虫害数据库集是一部全面收录了影响番茄生长的各种疾病与害虫信息的专业资料库。包含详细的病症描述、发生原因及防治措施等内容,旨在帮助农民和科研人员有效管理和减少番茄作物的损失。 番茄病虫害数据集包含了有关番茄生长过程中可能出现的各种病虫害的信息。这个数据集对于研究如何防治这些疾病和害虫具有重要价值。研究人员可以利用该数据集进行数据分析,以开发出更有效的农业管理策略和技术,帮助农民减少作物损失并提高产量。
  • 》水稻
    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。
  • ,涵盖十种
    优质
    该数据集专注于收集和整理关于番茄作物的十种常见病害信息,为研究者提供详实的数据支持,助力于植物病理学及智能农业领域的深入探索。 适合迁移学习的深度学习方法在图像分类任务中表现出色。这种方法能够利用已有的大规模数据集训练出的模型,并将其应用于新的但相关性较强的领域或问题上,从而减少对新领域大量标注数据的需求,提高模型的学习效率和泛化能力。
  • Yolo
    优质
    本数据集为研究番茄作物在生长过程中遭遇的各种常见病虫害问题而创建,采用YOLO算法模型进行标注和分类,旨在促进智能监测与防治技术的发展。 训练集包含1314张图片,测试集有258张图片,数据共分为十一个类别,请参阅资源文件classest.txt以获取具体类别的详细信息。