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玉米不同生长期识别数据集（含约300张图片）

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简介：
该数据集包含约300张高质量图像，全面展示了玉米从播种到成熟的各个生长阶段。旨在促进农作物生长监测及病虫害早期预警系统的开发与优化。 玉米各生长周期识别数据集包含大约300张照片，涵盖了幼苗期、穗期和花粒期三个阶段的玉米生长情况。

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  • 玉米不同生长期识别数据集（含约300张图片）
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    该数据集包含约300张高质量图像，全面展示了玉米从播种到成熟的各个生长阶段。旨在促进农作物生长监测及病虫害早期预警系统的开发与优化。 玉米各生长周期识别数据集包含大约300张照片，涵盖了幼苗期、穗期和花粒期三个阶段的玉米生长情况。
     
  • 玉米病害图像分类数据集【含标注信息，约2,800张图片】
    优质
    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。
     
  • 玉米叶病害图像数据集，含4000余张照片
    优质
    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）
     
  • 水下生物识别数据集（含海胆、贝壳、鱼类等约1000张图片）
    优质
    本数据集包含超过一千张高质量的水下生物图像，涵盖海胆、贝壳及各类鱼类。旨在促进水下生物识别技术的发展与应用研究。 重要的数据强调三次：水下生物检测数据集包含海胆、贝壳、鱼类等多种生物的图片，共约1000张；再次提醒，该数据集包括海胆、贝壳、鱼类等不同种类的海洋生物，大约有1000张图片；最后重申一遍，此数据集中涵盖了海胆、贝壳、鱼类等水生生物的照片，总数约为1000张。
     
  • 车牌识别数据集（约9000张训练图片).rar
    优质
    本数据集包含约9000张用于车牌识别技术研究与开发的高质量图像文件，旨在促进机器学习模型在车辆管理、交通监控等领域的应用。 数据集分为三部分：cnn_char_train文件夹包含字符图片（如0-9、A-Z、豫、津、湘等），每个文件夹中的图片数量大约为300张左右；还有一个cnn_plate_train文件夹，主要包含有车牌和无车牌的两类图像。该数据集非常适合用于轻量级CNN网络训练，在使用VGG模型时可以达到85%的结果，这是一个相当不错的表现。
     
  • 鸭子数据集：300张图片
    优质
    鸭子数据集包含300张高质量鸭子图像，旨在为鸟类识别、计算机视觉研究及模型训练提供丰富资源。 收集了300张vv鸭子类图片数据集，所有图片格式为jpg，适用于图片分类学习。
     
  • 玉米生长状况数据集（健康与病害）
    优质
    本数据集收录了多种环境下玉米从播种到收获期间的详细生长信息及健康状态记录，旨在帮助研究者分析和区分玉米作物在不同条件下的正常生长模式及其受病害影响的变化。 玉米生长状态数据集涵盖了四种不同的生长情况：健康、大斑病、小斑病以及玉米锈病。这些类别在文件夹内分别用数字0至3表示，具体数量为433张（健康）、354张（大斑病）、187张（小斑病）和432张（玉米锈病），总计包含1406张图片。
     
  • 手写数字识别数据集含9000张图片.zip
    优质
    本资源包含一个手写数字识别的数据集，共有9000张图片，可用于训练和测试机器学习模型的手写数字识别能力。 手写数字识别数据集包含9000张黑白图片。