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标注完毕的YoloV8棉花叶片病害数据集

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简介：
这是一个包含大量标记完毕的棉花叶片病害图像的数据集，专为训练和评估基于YOLOv8的目标检测模型设计。 YoloV8标注好的棉花叶片病害数据集可以直接用于训练棉花目标检测模型以识别叶片病害。

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  • 标注完毕的YoloV8棉花叶片病害数据集
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    这是一个包含大量标记完毕的棉花叶片病害图像的数据集，专为训练和评估基于YOLOv8的目标检测模型设计。 YoloV8标注好的棉花叶片病害数据集可以直接用于训练棉花目标检测模型以识别叶片病害。
     
  • 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。
     
  • 棉花病害图像数据集：包含病棉叶(300张)、病棉(850张)、新鲜棉叶(450张)及新鲜棉(450张)
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    本数据集涵盖1,000张病棉叶与850张病棉图像，以及900张健康状态的棉花样本（包括450张新鲜棉叶和450张新鲜棉），为研究提供全面的视觉资料。 棉花病害数据集包括：病棉花叶（300张）、病棉花（850张）、新鲜棉花叶（450张）以及新鲜棉花（450张）。此外，还有一个实地拍摄的棉花地病害数据集，同样包含病棉花叶（300张）、病棉花（850张）、新鲜棉花叶（450张）和新鲜棉花（450张），所有图片均在实际棉田环境中采集。
     
  • 棉花病害识别的数据集基于YOLO8
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    本数据集专为棉花病害识别设计，采用先进的YOLOv8模型框架，包含大量标注图片，旨在提升农作物病害检测效率与精度。 棉花病害检测数据集YOLO8采用CC BY 4.0许可证。该数据集包含1024张图片，旨在为模型的可推广性创建新的对象检测基准。
     
  • 手标葡萄叶片病害数据集
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    手标葡萄叶片病害数据集包含大量标注清晰的葡萄叶图像，旨在为研究与识别葡萄常见的几种主要病害提供全面的数据支持。 我国是世界上最大的葡萄生产国和消费国之一，葡萄产业已经成为许多地区脱贫致富的重要支柱产业。然而，葡萄病害对果实的品质及产量造成严重影响，因此快速且精准地识别不同类型的病害以及评估其严重程度对于增产增收至关重要。 为了应对这一挑战，在plant_village数据集的基础上进行了标注，并使用VOC格式进行扩充，建立了专门用于目标检测的葡萄叶片病害数据集。通过应用数据增强技术对收集到的样本图片进行处理和扩展，进一步丰富了该数据库的内容。 传统的农业生产方式依赖于人工识别、诊断并作出决策，这种方式效率低下且劳动成本高昂。因此迫切需要实现智能化诊断来提高工作效率，并降低人力成本。作为信息技术的重要组成部分之一，人工智能技术为推动农业信息化及智能化提供了有力支持。 随着深度学习等先进技术的迅速发展，在农作物病虫害识别、检测、分割与计数等方面已经取得了一系列研究成果，这有助于精准防控病虫害的发生和发展，减少经济损失并促进生物育种工作的发展。
     
  • 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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    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。
     
  • 《数据集》水稻叶片病害的目标检测数据集
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    本数据集专注于水稻叶片病害目标检测，汇集了大量标注清晰的图像样本，旨在促进农业领域机器学习模型的研发与优化。 该数据集包含YOLO和VOC格式的水稻叶片病害识别内容，共包括四类：BrownSpot、RiceBlast、BacterialBlight，总图片数量为1448张。文件中包含了图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件，并且有xml标签。已经将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本（如YOLOv10）等系列算法的训练。
     
  • 棉作物病虫害数据集 Cotton Disease
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    Cotton Disease 数据集专注于收集并整理棉作物常见病虫害图像和相关信息，旨在促进精准农业的发展与研究。 包含1522张棉花病虫害图片的数据库已准备好，每张图片都以txt格式进行了详细标注。这些数据可以直接用于目标检测、机器学习、深度学习及人工智能项目中，并且适用于Python编程环境。