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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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简介:
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。

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客服
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  • VOC+YOLO),89912.7z
    优质
    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。
  • 765312).7z
    优质
    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。
  • 棉花叶VOC+YOLO),977,22.7z
    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。
  • 茶叶VOC+YOLO883,8).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。
  • 拐杖(VOC+YOLO2778,1).7z
    优质
    本数据集包含2778张图片,标注了单一物体类别——拐杖的数据,采用VOC及YOLO两种格式,适用于目标检测模型训练与测试。 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txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2778 标注数量(xml文件个数):2778 标注数量(txt文件个数):2778 标注类别数:1 标注类别名称:[whitecane] 每个类别标注的框数: - whitecane 框数 = 4635 总框数:4635 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:视频采集截图图片,场景类似,请参考相关博文。
  • 直肠息肉VOC+YOLO10725,6).7z
    优质
    本数据集包含10725张图片及标注信息,适用于直肠息肉病变的检测研究,采用VOC与YOLO兼容格式,涵盖六种类别。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):10725 标注数量(xml文件个数):10725 标注数量(txt文件个数):10725 标注类别数:6 标注类别名称: [Polyps, blood, bubbles, esophagitis, instrument, mis] 每个类别标注的框数: - Polyps 框数 = 4608 - blood 框数 = 2801 - bubbles 框数 = 3530 - esophagitis 框数 = 3461 - instrument 框数 = 2962 - mis 框数 = 3218 总框数:20580 使用标注工具:labelImg
  • (2942,3).7z
    优质
    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
  • 橙子橘子桔子VOC+YOLO2814,4).zip
    优质
    本数据集包含2814张图像,涵盖四种橙子疾病类型,采用VOC与YOLO两种标注格式,旨在提升机器学习模型在检测柑橘病害中的准确度。 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txt文件) 图片数量(jpg文件个数):2814 标注数量(xml文件个数):2814 标注数量(txt文件个数):2814 标注类别数:4 重要说明:数据集中的橘子果实病害不是叶子病害,请仔细查看以下更多信息。 标注类别名称:“blackspot”,“canker”,“fresh”,“grenning”
  • 螺丝螺母VOC+YOLO2100,13).7z
    优质
    本数据集包含2100张图像及对应的标注信息,适用于螺丝和螺母的检测任务。涵盖13种类别,提供VOC与YOLO两种格式,便于研究者进行模型训练与测试。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式(不含分割路径的txt文件),仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 图片数量(jpg文件个数):2100 标注数量(xml文件个数):2100 标注数量(txt文件个数):2100 标注类别总数为13,具体包括以下类型: 六角螺栓、双六角柱、T型螺丝、法兰螺母、六角支柱、键条、六角螺母、水平气泡、六角钢柱、塑料垫片支柱、弹簧垫圈、矩形螺母和圆头螺丝。