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植物叶子病虫害的深度学习数据集

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简介:
本数据集旨在利用深度学习技术识别和分类植物叶片上的病虫害问题,通过大量图像训练模型以提高农业监测效率与准确性。 本数据集包含以下类别:Black gram_healthy、Black gram_leaf spot、Dolicos bean_cercospora leaf spot、Dolicos bean_healthy、Ground nut_healthy、Ground nut_tikka leaf spot、millet_healthy、millet_rust、tomato_early blight和tomato_healthy。该数据集适用于植物病虫害识别,包含大约2700张照片,并以YOLOv5格式存储且已经区分了训练集和验证集。

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客服
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    本数据集旨在利用深度学习技术识别和分类植物叶片上的病虫害问题,通过大量图像训练模型以提高农业监测效率与准确性。 本数据集包含以下类别:Black gram_healthy、Black gram_leaf spot、Dolicos bean_cercospora leaf spot、Dolicos bean_healthy、Ground nut_healthy、Ground nut_tikka leaf spot、millet_healthy、millet_rust、tomato_early blight和tomato_healthy。该数据集适用于植物病虫害识别,包含大约2700张照片,并以YOLOv5格式存储且已经区分了训练集和验证集。
  • 农作
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    本数据集运用深度学习技术,专注于收集和分析各类农作物病虫害信息,旨在为农业提供精准预测与防治方案,提升作物产量及质量。 这段文字包含了甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘和芒果共8种作物。
  • 番茄-
    优质
    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。
  • 关于40种
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    本数据集收录了40种植物叶片遭受病虫害的图像样本,旨在为研究和识别植物病虫害提供可靠的数据支持。 40种植物叶片病虫害数据集收集了40种植物叶片的病虫害特征图片,用于建立和训练深度学习模型。
  • 保护中识别:基于YOLOv5训练
    优质
    本研究构建了一个用于植物保护的病虫害识别的数据集,并采用YOLOv5模型进行深度学习训练,以提高农作物病虫害检测与预防效率。 植物保护-深度学习-YOLOv5病虫害识别训练数据集旨在为农业科技领域的研究人员提供强大的工具,以改进病虫害的检测与管理工作。该数据集包含10,000张高清图像,覆盖了十几种常见的植物病虫害,并且每一张图片都经过专业标注,确保了高质量和准确性。 为了进一步提高模型的泛化能力和鲁棒性,对训练数据进行了多种增强处理,包括随机旋转、翻转、缩放及裁剪等操作。这种处理方式扩大了训练集的数据多样性,使模型能够学习到更多特征,在实际应用中表现更佳。 此数据集适用于YOLOv5深度学习框架,这是一种高效的目标检测算法,可以实时识别和定位图像中的病虫害。通过使用该数据集,研究者们能对YOLOv5进行训练与优化,并在早期发现及防治病虫害方面发挥重要作用。 植物保护-深度学习-YOLOv5病虫害识别训练数据集的推出不仅推动了农业科技的进步,还帮助农民更有效地管理作物健康、减少农药使用量以及促进环境可持续发展。
  • 免费获取
    优质
    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。
  • 资料.rar
    优质
    《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
  • 适用于和图像处理研究农作
    优质
    本数据集专为深度学习与图像处理技术在农作物病虫害识别领域应用而设计,提供丰富的标注图像样本,助力科研人员高效开展相关算法开发与验证。 该数据集包含了75000多幅图像,涵盖了水稻、玉米、小麦、甜菜、苜蓿这五种大田作物(field crops)以及葡萄、柑橘和芒果三种经济作物(economic crops)。此数据集适用于深度学习与农作物图像处理的研究。
  • 玉米(涵盖七种主要).zip
    优质
    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)。
  • 棉作 Cotton Disease
    优质
    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。