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植物图像叶片分割的数据集

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简介：
本数据集专注于植物叶片的图像分割技术研究，包含大量标注清晰的植物叶片图片，旨在推动自动化农业及植物学领域的精确分析与识别。 项目包含植物叶片图像及其对应的mask模板。数据集总大小为545MB，包括110张图像数据和110张对应掩码模板。这些数据的前景区域丰富且标注效果极佳，非常适合用于植物叶片分割任务。 此外，该项目还提供了一个可视化脚本，可以随机选取一张图片，并展示其原始图、GT图像以及在原图上的GT蒙版图像，最终将结果保存到当前目录下。

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  • 植物图像叶片分割的数据集
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    本数据集专注于植物叶片的图像分割技术研究，包含大量标注清晰的植物叶片图片，旨在推动自动化农业及植物学领域的精确分析与识别。 项目包含植物叶片图像及其对应的mask模板。数据集总大小为545MB，包括110张图像数据和110张对应掩码模板。这些数据的前景区域丰富且标注效果极佳，非常适合用于植物叶片分割任务。 此外，该项目还提供了一个可视化脚本，可以随机选取一张图片，并展示其原始图、GT图像以及在原图上的GT蒙版图像，最终将结果保存到当前目录下。
     
  • 大型34种植物叶片图像分类数据集（含数据集划分）
    优质
    这是一个包含34种植物的大型图像数据库，专注于叶子形态的多样性。数据集已详细划分，便于研究和教学使用。 数据包含：一个大型34植物叶片图像分类数据集（已划分好训练集与测试集），可以直接用ImageFolder打开进行图像分类任务。 【数据集介绍】该数据集中包括了34种不同类别的植物叶片，如苹果、葡萄和猕猴桃等。 【数据总大小】533MB 【数据集详情】data目录下分为train（训练集）与test（测试集），分别包含27,346张及6,654张图片。此数据集适用于yolov5的分类任务。 【json文件】提供了一个包含所有植物叶片类别信息的字典文件。 为了便于查看，还提供了可视化脚本，可以随机选取四张图片进行展示，并将其保存在当前目录下。该脚本无需修改即可直接运行。
     
  • flavia植物叶片数据集.zip
    优质
    本数据集包含多种Flavia植物的叶片图像及其相关信息，旨在支持植物疾病识别、品种分类等研究工作。 flavia植物叶片数据集.zip
     
  • 叶植yolov5图像数据集
    优质
    叶植yolov5图像数据集是由个人开发者叶植创建并维护的一个基于YOLOv5框架优化训练的数据集合，适用于物体检测任务。该数据集包含了大量的标注图片和对应的标签信息，能够帮助研究人员或爱好者快速构建高效的物体识别模型。 Yolov5图片数据集已打好标签，如有需要可以联系我下载。请学生私聊并留下邮箱及所需数据集名称，我可以免费发送。回复可能不会很及时，请见谅。
     
  • 植物叶片病害的数据集 包含超过4500张图片
    优质
    本数据集收录了超过4500张植物叶片病害图像，旨在为研究和识别各种叶部疾病提供丰富的视觉资料。 植物叶片病害数据集包含4500多张图片。
     
  • 关于40种植物叶片病虫害的数据集
    优质
    本数据集收录了40种植物叶片遭受病虫害的图像样本，旨在为研究和识别植物病虫害提供可靠的数据支持。 40种植物叶片病虫害数据集收集了40种植物叶片的病虫害特征图片，用于建立和训练深度学习模型。
     
  • 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。
     
  • 苹果树叶片病害的分割数据集分析
    优质
    本研究构建了一个专门针对苹果树叶片病害的数据集，并对其进行详细分析和图像分割，以提高病害识别与分类精度。 苹果叶片病害的图片均采集自西北农林科技大学在西北地区的四个不同实验示范站。这些图片使用荣耀V10手机拍摄而成，在实验室（约51.9%）及实际种植场（约48.1%）、各种天气条件以及一天中的不同时段，记录了不同程度的苹果叶图像。病害种类包括交替叶斑病、灰斑病、褐斑病和锈病。
     
  • UNET图像分割数据集.zip
    优质
    本资料包包含了一个用于训练和评估图像分割模型的UNET专用数据集，适用于医疗影像分析、自然场景理解等领域。 UNet图像分割数据集.zip