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玉米叶病害图像数据集，含4000余张照片

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简介：
该数据集包含超过4000张玉米叶片病害的照片，旨在为农业科研人员提供一个丰富的视觉学习资源，促进植物病理学领域中疾病识别与诊断技术的发展。 玉米叶片病害数据集包含4000多张图片，其中包括： - 普通锈病：1306幅图像（标签为0） - 灰色叶斑：574幅图像（标签为1） - 枯萎病：1146幅图像（标签为2） - 健康叶片：1162幅图像（标签为3）

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  • 玉米叶病害图像数据集，含4000余张照片
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    该数据集包含超过4000张玉米叶片病害的照片，旨在为农业科研人员提供一个丰富的视觉学习资源，促进植物病理学领域中疾病识别与诊断技术的发展。 玉米叶片病害数据集包含4000多张图片，其中包括： - 普通锈病：1306幅图像（标签为0） - 灰色叶斑：574幅图像（标签为1） - 枯萎病：1146幅图像（标签为2） - 健康叶片：1162幅图像（标签为3）
     
  • 玉米病害图像分类数据集【含标注信息，约2,800张图片】
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    本数据集包含约2,800张玉米病害图像及详细标注信息，旨在促进作物疾病识别研究与应用。 玉米病害图像分类数据集【已标注，约2,800张数据】 分类个数【4】：尾孢叶斑灰、普通锈蚀等【具体查看json文件】 划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 改进的CNN分类网络可参考相关文献和资料。 更多图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）项目及相应网络的改进，可以在本人主页上查看。
     
  • 柑橘叶片病害数据库（含黄龙病与健康对照，共4000张图片）
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    本数据库包含4000幅图像，旨在研究和识别柑橘叶片中的各类疾病，特别是黄龙病，并提供健康叶片作为对比参考。 柑桔叶片病害数据集是研究和识别柑桔类作物疾病的重要资源，尤其针对黄龙病这种极具破坏性的病症。该病症严重威胁全球柑桔产业的健康与产量。此数据集包括4000张图片，并分为两类：患有黄龙病的叶片及健康的叶子。 构建这样的数据集对计算机视觉和机器学习领域至关重要，特别是对于深度学习的研究而言。通过大量训练数据，深度学习算法能够自动识别特征并进行分类或预测。在这个例子中，可以利用这些图像来训练一个卷积神经网络（CNN）模型以识别柑桔叶片是否患有黄龙病。 在预处理阶段，我们需要调整所有图片的尺寸使其一致，并将像素值范围归一化到0-1之间，减少计算负担；同时进行数据增强操作如随机翻转、旋转等来提高模型泛化能力。 构建模型时可以选择现有的预训练架构（例如VGG16或ResNet），然后添加自定义层以适应特定任务需求，或者从头开始设计网络结构。在训练过程中需要设定合适的损失函数和优化器，并确定适当的批量大小、学习率以及训练周期。 完成训练后，通过验证集评估模型性能并进一步应用于测试集中，或将该系统部署到实际环境中帮助种植者早期发现黄龙病从而采取防治措施。 数据集中包含的两个子文件夹“柑桔黄龙病严重”和“柑桔黄龙病一般”，分别代表不同程度的症状。重度症状可能包括叶片显著变色、扭曲甚至落叶；而轻度症状则可能是轻微黄色斑点或色泽不均等现象。通过这种分类，模型能够学习识别不同阶段的病症，从而实现更精确的诊断。 此数据集为柑桔类作物病害识别提供了重要素材，并结合深度学习技术构建出有效的自动化检测系统，对农业领域的精准管理和疾病防控具有重要意义。同时该方法也可以推广到其他农作物病害检测中，推动智慧农业的发展。
     
  • 苹果叶病害图像数据集，包含3997张图片
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    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。
     
  • 番茄疾病数据集（CSV+图片）含18,130张番茄叶片病害图像
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    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。
     
  • 玉米叶片病害图像分割数据集：含类别标签及可视化代码
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    本数据集提供丰富的玉米叶片病害图像，并附带详细分类标签与可视化代码，旨在促进植物病理学研究和智能农业发展。 项目包含：玉米叶片病害分割【数据集+类别标签+可视化代码】 数据集为256*256分辨率下的玉米叶片病害分割。 分割前景包括叶片等部分，标签的mask图像采用RGB彩色表示，其中0代表背景。为了方便观察和理解，提供了一段可视化的代码。 该数据集中包含4个文件夹（健康、锈菌、斑点、枯萎病），共计3852张原始图片及其对应的mask标签。 此外，项目中还包含一个图像分割的可视化脚本，随机抽取一张图片，并展示其原始图、GT图像以及在原图上的蒙板效果，并将结果保存到当前目录下。
     
  • 植物叶片病害的数据集 包含超过4500张图片
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    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。
     
  • 包含三类水稻叶片病害的图像数据集，每类约含350张图片
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    本数据集收录了三种主要水稻叶片病害的高分辨率图像，每种类别均涵盖约350幅照片，为农业病理研究与智能识别提供了宝贵资源。 该数据集包含水稻叶片病害的近距离背景处理图片，共分为3类，每类约有350张图片。
     
  • 大豆叶病害图像分类数据集【含标注信息，约3,600张图片】
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    本数据集包含超过三千六百张大豆叶病害图像及其详细标注信息，旨在促进植物病理学领域的研究与应用。 大豆叶片病害图像分类数据集【已标注，约3,600张数据】 分类个数【3】：炭疽病、健康、锈病【具体查看json文件】 划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 CNN分类网络改进的相关内容可以在相关博客中找到。 更多关于图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）的项目以及相应网络的改进，也可以在个人主页上查看。
     
  • 棉花叶片病害分类图像数据集
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    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。