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橙子橘子桔子病害检测数据集（VOC+YOLO格式，含2814张图片，4个类别）.zip

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简介：
本数据集包含2814张图像，涵盖四种橙子疾病类型，采用VOC与YOLO两种标注格式，旨在提升机器学习模型在检测柑橘病害中的准确度。 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txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：2814 标注数量（xml文件个数）：2814 标注数量（txt文件个数）：2814 标注类别数：4 重要说明：数据集中的橘子果实病害不是叶子病害，请仔细查看以下更多信息。 标注类别名称：“blackspot”，“canker”，“fresh”，“grenning”

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  • 橙子橘子桔子病害检测数据集（VOC+YOLO格式，含2814张图片，4个类别）.zip
    优质
    本数据集包含2814张图像，涵盖四种橙子疾病类型，采用VOC与YOLO两种标注格式，旨在提升机器学习模型在检测柑橘病害中的准确度。 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txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：2814 标注数量（xml文件个数）：2814 标注数量（txt文件个数）：2814 标注类别数：4 重要说明：数据集中的橘子果实病害不是叶子病害，请仔细查看以下更多信息。 标注类别名称：“blackspot”，“canker”，“fresh”，“grenning”
     
  • 小麦病害检测数据集（VOC+YOLO格式），含899张图片，12个类别.7z
    优质
    本数据集包含899张图片及12种类别的小麦病害标注信息，同时提供VOC和YOLO两种格式文件，便于模型训练与检测。 数据集采用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文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：899张 - 标注数量（xml文件）：899个 - 标注数量（txt文件）：899个 标注类别包括12种，具体如下： - CrownAndRootRot 框数 = 268 - HealthyWheat 框数 = 282 - LeafRust 框数 = 131 - PowderyMildew 框数 = 323 - WheatAphids 框数 = 173 - WheatCystNematode 框数 = 103 - WheatLooseSmut 框数 = 171 - WheatRedSpider 框数 = 182 - WheatScab 框数 = 300 - WheatSharpEyespot 框数 = 105 - WheatStalkRot 框数 = 136 - WheatTake-all 框数 = 117 总框数：2291个。 使用标注工具为labelImg，规则是对类别进行矩形框标注。
     
  • 茶叶病害数据集（VOC+YOLO格式，含883张图片，8个类别）.zip
    优质
    本资料包提供了一个包含883张图片的茶叶病害数据集，涵盖八大类病害。采用VOC与YOLO两种标注格式，便于机器学习和深度学习模型训练使用。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种形式。其中VOC格式包含xml文件用于存储每个图片的标签信息；而YOLO格式则为对应的txt文件（不含路径），仅包括jpg图像及其相应的VOC xml文件及yolo txt文件。 该集合共有883张图片，每一张都有其相对应的标注数据和类别标签。具体来说，一共有8个不同的分类：algalleaf、Anthracnose、birdeyespot、brownblight、graylight、healthy、redleafspot以及whitespot。每个类别的样本数量分别为： - Anthracnose: 99 - algalleaf: 114 - birdeyespot: 100 - brownblight: 113 - graylight: 100 - healthy: 74 - redleafspot: 143 - whitespot: 141 总计标注框数量为884。所有标签工作均通过labelImg工具完成，遵循使用矩形框标记类别的规则。 每个图片内的内容仅限于单一叶子的检测与分类任务上。
     
  • 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。
     
  • 橙子病害分类数据集（含增强）1614张，4类.7z
    优质
    本数据集包含1614张图片，涵盖四种不同类型的橙子病害，旨在为机器学习模型提供训练和测试的数据支持。通过数据增强技术，进一步丰富了样本多样性。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测。 数据格式：仅包含jpg图片，每个类别文件夹下存放着对应类别的图片。 图片数量（jpg文件个数）：1614 分类类别数：4 类别名称： - blackspot - canker - fresh - grenning 每个类别图片数： - blackspot 图片数：344 - canker 图片数：349 - fresh 图片数：552 - grenning 图片数：369 重要说明：数据集中包含大量增强的数据，介意者请勿使用。购买后不接受因模型精度问题的差评。 特别声明：本数据集不对训练后的模型或权重文件的精度作任何保证。我们仅提供准确且合理分类存放的数据。
     
  • 绳子检测数据集VOC+YOLO格式322张单类别.7z
    优质
    本数据集包含322张图片及其标注文件，适用于基于VOC和YOLO格式的绳子识别任务，便于模型训练与评估。 数据集格式：Pascal VOC 格式+YOLO 格式（不包含分割路径的txt 文件，仅仅包含jpg 图片以及对应的VOC 格式xml 文件和yolo 格式txt 文件） 图片数量(jpg 文件个数)：322 标注数量(xml 文件个数)：322 标注数量(txt 文件个数)：322 标注类别数：1 标注类别名称:[rope] 每个类别标注的框数： rope 框数 = 375 总框数：375 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注