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26,000张树木叶片的图片数据集

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简介:
本数据集包含超过26,000张不同种类树木叶片的高清图片,旨在促进植物学研究及图像识别技术的发展。 重要的数据显示:包含26000张树木叶片图片的数据集被强调了三次。

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  • 26,000
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    本数据集包含超过26,000张不同种类树木叶片的高清图片,旨在促进植物学研究及图像识别技术的发展。 重要的数据显示:包含26000张树木叶片图片的数据集被强调了三次。
  • 植物病害 包含超过4500
    优质
    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。
  • 苹果病害,包含3997
    优质
    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(CSV+)含18,130番茄病害
    优质
    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。
  • 玉米病害,含4000余
    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)
  • 表计一(含500
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    本数据集包含500张表计相关图片,旨在为图像识别与分析提供训练资源,适用于智能抄表、数字检测等领域。 共有各类表计图片数据集500张。
  • 小麦病害分类(2942,3个类别).7z
    优质
    本数据集包含2942张小麦叶片图像,用于训练和测试机器学习模型以识别三种不同的叶片病害。通过细致标注与分类,为研究人员提供宝贵的数据资源。 数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测且不含标注文件。 数据集格式:仅包含jpg图片,每个类别文件夹内存放对应类别的图片。 总图片数量(jpg文件个数):2942张 分类的类别总数:3种 具体类别名称及每种类别下的图片数量如下: - Brown_Rust 类别下有 902 张图片 - Healthy 类别下有 1116 张图片 - Yellow_Rust 类别下有 924 张图片
  • 12000猫狗
    优质
    本数据集包含超过12000张精心标注的图片,专注于分类识别猫与狗,为图像识别研究提供丰富资源。 资源包括12000张已打标签的数据,其中猫和狗各6000张。这些数据可用于分类网络的训练,并已上传备份。如有需要,请根据需求下载。
  • 12000猫狗
    优质
    本数据集包含超过12,000张图片,精准分类为猫和狗两大类,每类图像均经过详细标注,是训练计算机视觉模型的理想选择。 提供的资源包含12000张已标记的数据,其中猫和狗各6000张图片。这些数据可以用于分类网络的训练,并且已经上传并备份好。如果有需要的话,请根据实际需求进行下载。
  • 7000花卉
    优质
    本数据集包含超过7000张精心挑选的花卉图片,涵盖数百种不同种类,旨在为图像识别与分类研究提供全面资源。 该数据集包含了杜鹃花、风信子、桂花、荷花、菊花、康乃馨和洛神花七个分类,每个类别提供1000张图片。