道路病害检测数据集：适用于深度学习YOLO模型的通用数据集，含5.3万张RDD图像与七类裂缝病害标注及其模型，支持道路病害智能检测...

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简介：
这是一个包含5.3万张图像的道路病害检测数据集，专为训练和评估基于YOLO模型的深度学习算法而设。数据集中详细标注了七种类别的裂缝病害信息，助力实现高效的道路病害智能识别与分析。道路病害检测数据集提供了深度学习YOLO模型的通用训练资料，包含53,000张RDD图片，并对七类裂缝病害进行标注及对应模型支持：横向裂缝、纵向裂缝、块状裂缝、龟裂、坑槽以及修补网状裂缝和修补裂缝。此外还有一类别是专门针对修补后的路面病害——即修补坑槽。该数据集专为道路病害智能检测设计，能够支持YOLO系列（包括YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7 和 YOLOv8）模型的直接应用。其中，基于1920x1080高清分辨率图像训练得到的YOLOv8模型，在验证集上达到了mAP值为0.75的良好效果。数据集已经根据标准比例划分为了训练和测试两个部分，确保了各病害类型的充分覆盖及平衡性。该资源非常适合用于道路维护、安全评估等相关领域的研究与开发工作。

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道路病害检测数据集：适用于深度学习YOLO模型的通用数据集，含5.3万张RDD图像与七类裂缝病害标注及其模型，支持道路病害智能检测...

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这是一个包含5.3万张图像的道路病害检测数据集，专为训练和评估基于YOLO模型的深度学习算法而设。数据集中详细标注了七种类别的裂缝病害信息，助力实现高效的道路病害智能识别与分析。道路病害检测数据集提供了深度学习YOLO模型的通用训练资料，包含53,000张RDD图片，并对七类裂缝病害进行标注及对应模型支持：横向裂缝、纵向裂缝、块状裂缝、龟裂、坑槽以及修补网状裂缝和修补裂缝。此外还有一类别是专门针对修补后的路面病害——即修补坑槽。该数据集专为道路病害智能检测设计，能够支持YOLO系列（包括YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7 和 YOLOv8）模型的直接应用。其中，基于1920x1080高清分辨率图像训练得到的YOLOv8模型，在验证集上达到了mAP值为0.75的良好效果。数据集已经根据标准比例划分为了训练和测试两个部分，确保了各病害类型的充分覆盖及平衡性。该资源非常适合用于道路维护、安全评估等相关领域的研究与开发工作。

病虫害检测的Yolo数据集

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本数据集采用YOLO算法框架，专门针对农作物病虫害设计，包含大量标注图片，旨在提升农业领域病虫害识别效率与准确性。标题中的“yolo识别病虫害数据集”指的是使用YOLO（You Only Look Once）算法的一个特定应用，即对农业中的各种病虫害进行图像识别。YOLO是一种实时目标检测系统，在计算机视觉领域中表现出色，尤其是在物体检测方面具有优势。在这个数据集中，模型被训练来识别和分类不同类型的病虫害，帮助农民及时发现并处理问题，从而提高农作物的产量和质量。描述中的“2900多张jpg十多种虫类”表明该数据集包含大约2900个JPEG格式的图像文件，并涵盖了十多个不同的虫害类型。这意味着模型在训练过程中会学习区分各种病虫害的特点，以确保其能够在实际应用中准确识别它们。高质量的数据集是机器学习和数据科学领域中的关键资源之一。这个病虫害数据集提供了丰富的样本数量（2900张图像），有助于构建一个强大且精准的识别系统，并减少过拟合的风险。标签“数据集”表明这是一个用于训练或评估模型的数据集合，其中包含每个图像的相关标注信息，如类别和位置等，这对于监督学习至关重要。在YOLO模型的训练过程中，这些标注将被用来指导模型学习各个目标的位置和类别特征。这个“yolo识别病虫害数据集”为开发和优化针对农业病虫害的图像识别系统提供了宝贵资源。通过利用该数据集，研究人员可以训练出能够自动检测农田中病虫害的高效且准确的系统，这将极大地提升农作物管理效率与精度，并展示了人工智能技术在解决现实世界问题中的潜力，特别是在可持续农业和环境保护方面的作用。

玉米病害深度学习数据集（涵盖七种主要病害）.zip

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本资料包含一个全面的玉米病害图像数据库，涵盖了七种主要病症。此深度学习数据集旨在促进作物疾病自动识别技术的研发与应用。共有7个文件夹：aihuayebing（矮花叶病）、healthy（健康）、huibanbing（灰斑病一般）、huibanbings（灰斑病严重）、xiubing（锈病一般）、xiubings（锈病严重）、yebanbing（叶斑病一般）和yebanbings（叶斑病严重）。

白菜病害检测数据集.zip

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本数据集包含各类白菜病害图像及健康对照样本，旨在为机器学习模型提供训练资源，以实现对白菜病害的自动化识别与诊断。该数据集包含大白菜叶子的健康状态及潜在感染图片，旨在用于拉古纳马来亚大学学生关于机器学习与疾病检测的研究论文。参与研究的学生为Giane Apuada、JanPeter Virtucio 和 Dante Parra。整个数据集分为训练和测试两部分。训练csv文件中的图像已经按照背蛾、潜叶虫及霉菌等不同疾病类别进行了标记，相应的图片也已正确命名以准确反映其包含的病害信息。“1”表示该叶子接触过特定种类的疾病，“0”则代表没有接触过。

大豆病害的目标检测数据集

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本数据集专为大豆病害设计，包含多种病症图像，旨在促进农业领域深度学习技术的应用与发展，助力精准农业实践。大豆病害数据集为计算机视觉领域的目标检测任务提供了研究基础与实验平台。该数据集包含大量经过精心标注的大豆植株图像，涵盖了大豆在生长过程中可能遭遇的各种病害类型。其主要目的是帮助研究人员及开发者训练出能够准确识别和定位大豆病害区域的算法模型。这些图像中的病害表现形式多样，从初期斑点到严重叶片枯萎不等，每种病害形态特征都被精确标注，这对于提高病害检测准确性至关重要。目标检测模型需要区分不同类型的病害，以便农业工作者能够及时采取相应的防治措施。构建数据集是一个复杂的过程，包括图像采集、病害标注和数据清洗等多个步骤。研究者深入田间地头采集含有各种病害的大豆植株图像，并确保这些图像是在不同的光照条件、背景环境及病害发展程度下拍摄的，以保证数据集广泛性和多样性。随后，专业人员对图像中的病害区域进行精确标注，包括病害种类、位置和可能扩展范围等信息。此外，还进行了严格的检查来维护图像质量和标注准确性。由于目标检测任务需要足够的分辨率和清晰度以便模型捕捉到细微特征，这一特性使得大豆病害数据集成为宝贵的资源，尤其对于利用深度学习与机器学习技术解决实际农业问题的研究人员来说更为重要。该数据集不仅适用于计算机视觉领域，还涉及农业科学、植物病理学及生物信息学等学科。通过跨学科合作可以更好地理解病害生物学机理，并将其知识融入到模型训练和算法优化中，从而提高检测模型的实用性和精确度。在实际应用中，目标检测模型可以帮助农民和技术员快速识别作物病害，这对于提升作物健康管理和质量控制具有重要意义。及时的病害检测与分析可使农业工作者有效采取预防及治疗措施，减少经济损失并提升整体产量和品质。大豆病害数据集（目标检测）为推动智能农业发展提供了强有力的支持。随着深度学习和计算机视觉技术的进步，基于该数据集的研究成果将逐步应用于实际农业生产中，并有望对全球粮食安全与可持续农业发展做出贡献。

番茄病害检测器原型：植物病害检测器

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这款名为“番茄病害检测器”的原型设备专为识别和监测番茄作物上的各种疾病而设计，旨在帮助农民及时采取措施保护农作物健康。它是更广泛的植物病害检测技术的一部分。番茄病害检测仪该存储库是一个Detector项目，可让您使用简单Web服务轻松检测番茄的病害。目前，可以使用边界框识别7种不同的疾病。资源： - 图片文件可用。 - 可用视频文件。 - 支持添加新的YOLO模型。 - 其他格式的模型目录结构也支持。技术组件包括：数据集、Yolov5模型侦查器以及Streamlit前端和FastAPI后端。此外，还提供CVAT注释工具用于标注训练数据。使用方法： 1. 克隆此存储库 ``` $ git clone https://github.com/IVADL/PDD-prototype.git ``` 2. 使用docker-compose命令运行项目注意：具体如何执行docker-compose命令未在原文中详细说明。

【目标检测数据集】11960张水稻病害检测图片（VOC+YOLO格式）.zip

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本资源提供一套用于水稻病害识别的目标检测数据集，包含11960张标注清晰的图像，并以VOC和YOLO两种格式呈现，适用于深度学习模型训练。数据集采用了Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。该数据集中共有11963张图片，每一张都有相应的标注信息： - Pascal VOC xml 文件数量：11963个 - YOLO txt 标注文件数量：11963个这些图像被分为十二类进行标记：标注类别数为 12 种，具体包括以下几种类型及其对应的框的数量: - BLBD: 框数 = 1030 - BLSD: 框数 = 1067 - BSD: 框数 = 1064 - DPD: 框数 = 1465 - FSD: 框数 = 2154 - Healty: 框数 = 1266 - NBD: 框数 = 1412 - NBSD: 框数 = 975 - Non-Rice: 框数 = 1298 - RBD: 框数 = 1070 - RRSD: 框数 = 972 - SBD: 框数 = 1303 总计标注框数量为：15,076个。使用了labelImg工具进行标记，遵循对类别画矩形框的规则。

基于YOLOv11的道路病害检测系统，支持自动识别路面裂缝与坑洞（含完整代码及数据）

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本项目介绍了一种基于改进版YOLOv11算法的道路病害检测系统，专注于自动化识别路面裂缝和坑洞。提供全面的源代码和训练数据集以供研究参考。本段落介绍了如何开发基于YOLOv11的道路病害检测系统，并详细阐述了环境搭建、数据准备、模型训练、导出ONNX模型、性能评估及可视化等多个步骤的具体操作方法，还包括集成GUI的指导流程。该系统能够高效精准地识别道路裂缝和坑洞等多种类型的问题，在实际应用中具有重要的实用价值。本段落适合具备Python编程能力和深度学习基础的研究人员或工程师阅读，尤其是那些专注于智能交通系统的开发或是物体检测领域研究的专业人士。此系统主要应用于路面病害的自动识别工作。通过使用该系统可以显著减轻人工劳动强度，并且提高检测的速度与准确性。从前期环境建立到后期视觉展现，本段落提供了一条龙式的指导流程，便于开发者根据具体需求进行相应的调整以适应不同的应用场景。

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。