各类动植物病害与人体疾病的30多个数据集下载地址合集.zip-ITADN社区

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本资料合集包含多种动植物病害及其与人类疾病关联的数据集，涵盖超过30个独立研究项目，适用于学术研究和比较分析。【分类数据集】大豆叶子病害分类数据集1290张3类别.zip 【分类数据集】棉花叶片病害分类数据集1709张4类别.zip 【分类数据集】明虾病害分类数据集889张7类别.zip 【分类数据集】皮肤癌病变分类数据集2357张9类别.zip 【分类数据集】皮肤病识别分类数据集23000张26类别.zip 【分类数据集】皮肤疾病分类数据集925张.rar 【分类数据集】水稻叶穗病害分类数据集4078张4种类别.7z 【分类数据集】土豆叶病害分类数据集2152张3种类别.7z 【分类数据集】小麦叶子病害分类数据集2942张3种类别.7z 【分类数据集】新冠肺炎CT胸透识别分类数据集4035张3类别.zip 【分类数据集】胸部ct扫描左下叶腺癌图像分类数据集.zip 【分类数据集】眼疾分类数据集1800张6类别.zip 【分类数据集】医学OCT视网膜疾病识别分类数据集14600张4类别.zip 【分类数据集】玉米叶病害分类数据集3852张4种类别.7z 【目标检测】肠道息肉检测数据集612张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测】稻谷叶子虫害检测VOC+YOLO格式1500张9类别.zip

番茄病虫害数据集各类疾病与害虫

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本数据集涵盖了多种影响番茄生长的典型病害和害虫图像资料，为研究及识别提供全面支持。 “番茄病虫害数据集”是一个专门针对番茄作物的病虫害图像集合，这对于农业研究人员、机器学习工程师以及农作物保护专家来说是非常宝贵的资源。该数据集通常包含不同种类的番茄病害和虫害的高清图片，旨在帮助识别和研究这些疾病，以提高农业生产效率和质量。在农业领域中，准确地识别病虫害至关重要，因为它们可能严重影响番茄作物的生长与产量。数据集中每一张图片代表一种特定类型的病害或虫害，例如早疫病、晚疫病、叶霉病、青枯病以及螨类、蚜虫和红蜘蛛等。这些有害因素可能导致叶子变色、植株萎蔫或者果实腐烂等症状，在严重的情况下甚至导致整株植物死亡。对于机器学习及计算机视觉领域的专家而言，该数据集可以用来训练与测试图像识别算法。通过使用深度学习模型（如卷积神经网络），可以开发出能够自动识别并区分不同病虫害的系统，进而实现自动化监测和预警功能。这将大大提高病虫害管理效率，并有助于减少农药过度使用的现象，同时确保番茄作物的质量和产量。数据集包括两个子文件：Tomato pest image enhancement.7z 和 Original image of tomato pest.7z，分别可能包含处理过的图像与原始图像。

番茄叶病害数据集-植物病害

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番茄叶病害数据集专注于收集和分析影响番茄叶片的各种病害图像资料，旨在促进植物病理学研究及智能诊断技术的发展。番茄叶片病害数据集包含了有关番茄叶片各种病害的详细记录和分析。

疾病分类数据集.zip

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该资料包包含一个关于各类疾病的详细分类数据集，适用于医学研究、数据分析和教育用途。该数据集能够帮助你利用现有的机器学习和深度学习知识，并将其应用于医学领域，从而简化内科医生的工作任务。此数据集包含132个参数，可以预测42种不同类型的疾病。完整的数据集包括两个CSV文件：一个用于训练模型，另一个用于测试模型。每个CSV文件都有133列，其中前132列记录了患者的症状信息，最后一列表示预后情况。这些症状对应于42种不同的疾病类别，并可以进行进一步的分类研究。你需要在训练数据集上建立模型并使用测试数据集来评估其性能。

人体疾病与病症数据库

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《人体疾病与病症数据库》是一部全面收录各类常见及罕见疾病的参考书，涵盖症状描述、诊断标准和治疗建议等内容，为医疗工作者提供详尽的信息支持。这段文字介绍了包含1500种疾病的资料库，并详细描述了每种疾病的主要病症。这些疾病共有200多种不同的症状表现。

免费获取的植物病虫害数据集

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本数据集专注于收集和整理各类植物病虫害信息，旨在为科研人员、农民及爱好者提供免费资源，促进相关领域的研究与实践。植物病虫害数据集在农业智能化技术的研究与开发中扮演着重要角色，在信息化时代尤其如此。随着大数据及人工智能技术的广泛应用，这类资源变得愈加宝贵。 PlantDoc-Dataset-master 是一个免费提供的数据集，为科研人员、开发者以及对植物保护感兴趣的个人提供了丰富的研究材料。了解该数据集的基本构成有助于更好地利用其价值：它通常包含大量代表不同病虫害状态的植物图片，并按训练集、验证集和测试集进行分类以支持模型的学习与评估过程。每张图片都附有标签，标明了具体的病虫害类型，这为机器学习算法提供了必要的信息。数据集的应用范围广泛。例如，在农业智能领域中，可以通过深度学习技术（如卷积神经网络）训练模型来实现对植物病虫害的自动检测和早期预警。这样的系统能帮助农民提高农作物产量与品质，并且对于研究人员而言，它也是一个理想的测试平台以评估新算法的表现。开发者在处理此类数据集时需要具备一定的技术水平。这包括进行必要的预处理工作（如图片标准化、增强等），以及标签管理来确保模型训练的稳定性和准确性。选择合适的深度学习框架搭建并优化模型后，在实际应用中，病虫害识别系统可以通过智能手机或无人机搭载的摄像头实时捕获图像，并通过无线网络传输到云端服务器上进行分析与反馈。总的来说，PlantDoc-Dataset-master 是一个促进植物病虫害识别技术发展的重要资源。无论是学术研究还是产品开发，都能从中受益并推动农业智能化转型进程，为全球粮食安全作出贡献。

各类家具及电器30多种数据集下载地址汇总.zip

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本资料包汇集了超过三十种家具与家电的数据集下载链接，涵盖广泛类别和详细信息，适用于研究、设计及教学等多领域应用。【目标检测数据集】椅子数据集12700张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测数据集】沙发数据集4423张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测数据集】椅子数据集6000张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测数据集】椅子数据集12000张VOC+YOLO格式.zip 【目标检测数据集】长凳数据集5570张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测数据集】餐桌数据集11800张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测数据集】冰箱refrigerator-1580Piece.rar 【目标检测数据集】插座socket-821P.rar 【目标检测数据集】垃圾箱数据集457张VOC+YOLO格式.zip 【目标检测数据集】电风扇数据集1141张VOC+YOLO格式.zip 【目标检测数据集】轮椅检测数据集10000张VOC+YOLO格式.zip 【目标检测】长凳数据集3000张VOC+YOLO格式.7z 【目标检测】雨伞数据集3968张VOC+YOLO格式.7z

植物病虫害资料集.rar

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《植物病虫害资料集》是一份全面汇集了关于农作物和园艺植物常见病害与虫害防治信息的资源文件，内含诊断指南、管理策略及案例分析。用于深度学习框架的植物病虫害数据集

番茄病害的数据集番茄病害的数据集

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本数据集聚焦于收集和整理各类影响番茄生长的疾病信息，旨在为农业科研人员提供研究资源，推动智能监测与防治技术的发展。番茄病害数据集包含了一系列关于番茄不同种类病害的图像和相关信息，用于研究和识别番茄疾病。

皮肤疾病数据集.zip

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本数据集包含各类皮肤疾病的图片及详细信息，旨在用于皮肤病诊断模型的研究与开发。从一个皮肤病网站上爬取了包含标签说明的皮肤病图片，并将其分为训练集、评估集和测试集，分别有128张、32张和40张图片。

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各类动植物病害与人体疾病的30多个数据集下载地址合集.zip

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