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玉米病害图像分类数据集【含标注信息，约2,800张图片】

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简介：
本数据集包含约2,800张玉米病害图像及详细标注信息，旨在促进作物疾病识别研究与应用。 玉米病害图像分类数据集【已标注，约2,800张数据】 分类个数【4】：尾孢叶斑灰、普通锈蚀等【具体查看json文件】 划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 改进的CNN分类网络可参考相关文献和资料。 更多图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）项目及相应网络的改进，可以在本人主页上查看。

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  • 玉米病害图像分类数据集【含标注信息，约2,800张图片】
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    本数据集包含约2,800张玉米病害图像及详细标注信息，旨在促进作物疾病识别研究与应用。 玉米病害图像分类数据集【已标注，约2,800张数据】 分类个数【4】：尾孢叶斑灰、普通锈蚀等【具体查看json文件】 划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 改进的CNN分类网络可参考相关文献和资料。 更多图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）项目及相应网络的改进，可以在本人主页上查看。
     
  • 大豆叶病害图像分类数据集【含标注信息，约3,600张图片】
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    本数据集包含超过三千六百张大豆叶病害图像及其详细标注信息，旨在促进植物病理学领域的研究与应用。 大豆叶片病害图像分类数据集【已标注，约3,600张数据】 分类个数【3】：炭疽病、健康、锈病【具体查看json文件】 划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 CNN分类网络改进的相关内容可以在相关博客中找到。 更多关于图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）的项目以及相应网络的改进，也可以在个人主页上查看。
     
  • 辣椒病虫害图像分类数据集【包含约7,500张标注图片】
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    本数据集提供了超过7,500张经过详细标注的辣椒病虫害图片，涵盖多种常见疾病与害虫，为深度学习研究提供丰富资源。 辣椒病虫害图像分类数据集【已标注，约7,500张数据】 类别数量【11】：炭疽病、螨虫、温度不适、缺素等【具体查看json文件】 划分了训练集与测试集，并将各自的数据图片存放于相应目录。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 提供了一些基于CNN的分类网络项目和图像分割完整项目的介绍，以及对YOLOv5模型进行改进的相关内容。 对于更多关于图像分类、医学图像分割及目标检测（使用yolo）等领域的项目与相应网络改进的内容，请参考本人主页。
     
  • 玉米叶病害图像数据集，含4000余张照片
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    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）
     
  • 玉米叶片病害图像分割数据集：含类别标签及可视化代码
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    本数据集提供丰富的玉米叶片病害图像，并附带详细分类标签与可视化代码，旨在促进植物病理学研究和智能农业发展。 项目包含：玉米叶片病害分割【数据集+类别标签+可视化代码】 数据集为256*256分辨率下的玉米叶片病害分割。 分割前景包括叶片等部分，标签的mask图像采用RGB彩色表示，其中0代表背景。为了方便观察和理解，提供了一段可视化的代码。 该数据集中包含4个文件夹（健康、锈菌、斑点、枯萎病），共计3852张原始图片及其对应的mask标签。 此外，项目中还包含一个图像分割的可视化脚本，随机抽取一张图片，并展示其原始图、GT图像以及在原图上的蒙板效果，并将结果保存到当前目录下。
     
  • 番茄叶病害分类数据集，涵盖10种病害，每类约含1800张图像
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    本数据集包含了针对番茄叶部的十种常见病害的高分辨率图像，每种类别均包含大约1800张图片，为深度学习研究提供了宝贵的资源。 番茄叶片疾病分类数据集包含10类病害，每类约有1800多张图片。
     
  • 包含三类水稻叶片病害的图像数据集，每类约含350张图片
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    本数据集收录了三种主要水稻叶片病害的高分辨率图像，每种类别均涵盖约350幅照片，为农业病理研究与智能识别提供了宝贵资源。 该数据集包含水稻叶片病害的近距离背景处理图片，共分为3类，每类约有350张图片。
     
  • 西瓜成熟度图像分类数据集【含标注，约600张图片】
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    本数据集包含约600张西瓜成熟度图像，并附有详细标注信息，旨在促进农业领域中基于视觉的果实成熟度识别研究。 西瓜成熟度图像分类数据集【已标注，约600张图片】 分类个数【3】：成熟、半熟、未熟 划分了训练集、测试集，并将各自同一类别的图片存放在一起。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 对于CNN分类网络的改进内容可参考相关文献或资料。此外，还有更多图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）等相关项目及相应网络的改进信息可供查阅。
     
  • 苹果叶病害图像数据集，包含3997张图片
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    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。
     
  • 害虫图像样本数据集（含15种类别，每类约6张图片）
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    这是一个包含15种不同类别害虫的小型图像数据集，每类害虫大约有6张高质量照片，非常适合用于害虫识别的研究和模型训练。 害虫图片样品数据集包含15种类别，每类大约有6张图片。