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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

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 小麦病害检测数据集（VOC+YOLO格式），含899张图片，12个类别.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。
     
  • 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。
     
  • 拐杖检测数据集(VOC+YOLO格式，含2778张图片，1个类别).7z
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    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。
     
  • 茶叶叶片年龄检测数据集（VOC+YOLO格式，含2195张图片，4个类别）.zip
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    本数据集包含2195张茶叶叶片图像，涵盖四种不同状态或疾病类型。以VOC及YOLO两种格式提供，适用于训练和测试机器学习模型进行茶叶叶片年龄检测与分类。 样本图：请到服务器下载文件（仅限电脑端查看并下载）。 数据集格式包括Pascal VOC格式和YOLO格式的标注文件，但不包含分割路径的txt文件，只提供jpg图片、VOC格式xml文件以及yolo格式txt文件。 图片数量为2195张。 标注数量总计：xml文件 2195个； txt 文件 2195个。 数据集中有4种不同的类别： - 类别名称分别为: [1to2day, 2to4day, 4to7day, 7plusday] - 每类别的标注数量为：1to2day (矩形框数 = 559)； - 2to4day (矩形框数 = 619); - 4to7day (矩形框数 = 509); - 7plusday (矩形框数 = 520) 总共的标注数量（即所有类别中包含的所有矩形框）为2207个。 使用的是labelImg工具进行标注工作，规则是针对每个对象画出其对应的矩形边界。 重要说明：暂无 本数据集不对训练模型或权重文件的质量提供任何保证；仅确保提供的标注准确合理。
     
  • 直肠息肉病变检测数据集（VOC+YOLO格式，含10725张图片，6个类别）.7z
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    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
     
  • 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。
     
  • 橙子橘子桔子病害检测数据集（VOC+YOLO格式，含2814张图片，4个类别）.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”