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叶图像数据集.zip

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简介：
叶图像数据集.zip包含大量植物叶片的高清图片，涵盖多种植物种类。此数据集适用于植物识别、叶片疾病检测及科研等用途。 叶子图像数据集.zip包含了一个叶子图像数据集。该数据集中有176个类别，共计18353张训练图像和8800张测试图像。所有图片均为白底背景下的叶子俯拍照片。

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  • 叶图像数据集.zip
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    叶图像数据集.zip包含大量植物叶片的高清图片，涵盖多种植物种类。此数据集适用于植物识别、叶片疾病检测及科研等用途。 叶子图像数据集.zip包含了一个叶子图像数据集。该数据集中有176个类别，共计18353张训练图像和8800张测试图像。所有图片均为白底背景下的叶子俯拍照片。
     
  • 叶植yolov5图像数据集
    优质
    叶植yolov5图像数据集是由个人开发者叶植创建并维护的一个基于YOLOv5框架优化训练的数据集合，适用于物体检测任务。该数据集包含了大量的标注图片和对应的标签信息，能够帮助研究人员或爱好者快速构建高效的物体识别模型。 Yolov5图片数据集已打好标签，如有需要可以联系我下载。请学生私聊并留下邮箱及所需数据集名称，我可以免费发送。回复可能不会很及时，请见谅。
     
  • 茶叶病害识别图像数据集.zip
    优质
    《茶叶病害识别图像数据集》包含大量标注清晰的茶叶病害图片，旨在为研究人员提供一个全面、准确的数据资源库，用于训练机器学习模型以实现自动化病害检测和分类。 想预览计算机视觉数据集的内容，请私信作者。
     
  • 植物图像叶片分割的数据集
    优质
    本数据集专注于植物叶片的图像分割技术研究，包含大量标注清晰的植物叶片图片，旨在推动自动化农业及植物学领域的精确分析与识别。 项目包含植物叶片图像及其对应的mask模板。数据集总大小为545MB，包括110张图像数据和110张对应掩码模板。这些数据的前景区域丰富且标注效果极佳，非常适合用于植物叶片分割任务。 此外，该项目还提供了一个可视化脚本，可以随机选取一张图片，并展示其原始图、GT图像以及在原图上的GT蒙版图像，最终将结果保存到当前目录下。
     
  • lena图像数据集.zip
    优质
    Lena图像数据集包含一张广泛用于测试图像处理算法的经典图片Lena的多种格式和尺寸版本，适用于科研与教学。 对于从事图像处理的人来说，Lena图应该非常熟悉了。这里准备了一些不同大小的图片，包括128*128、256*256和512*512像素的单通道和三通道版本，这些图片均来自官方资源。
     
  • 棉花叶片病害分类图像数据集
    优质
    本数据集包含大量标记的棉花叶片图像，旨在帮助研究者识别和分类由不同病原体引起的棉花叶片病害，促进农业领域智能诊断技术的发展。 棉花叶病害分类数据集按照棉花叶片感染的3种类型进行组织，其中一个文件夹包含1786张未感染棉花叶片的数据图片。
     
  • 灰度图像数据集.zip
    优质
    该文件为灰度图像数据集.zip，包含大量不同类型的灰度图像样本。此数据集适用于图像处理、模式识别和机器学习等相关领域的研究与开发。 68张适用于图像处理领域的灰度图。
     
  • 垃圾图像数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量标注的低质量、不完整或模糊的图片，旨在促进垃圾图像识别和处理的研究与应用开发。 垃圾分类训练数据集包含14802张图片，每张图片都有一个同名的txt标签文件。在机器学习项目中，通常会将这些数据分为训练集、测试集和验证集。此数据集可用于第七届工程实训垃圾分类竞赛。
     
  • 苹果叶病害图像数据集，包含3997张图片
    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。
     
  • 大型34种植物叶片图像分类数据集（含数据集划分）
    优质
    这是一个包含34种植物的大型图像数据库，专注于叶子形态的多样性。数据集已详细划分，便于研究和教学使用。 数据包含：一个大型34植物叶片图像分类数据集（已划分好训练集与测试集），可以直接用ImageFolder打开进行图像分类任务。 【数据集介绍】该数据集中包括了34种不同类别的植物叶片，如苹果、葡萄和猕猴桃等。 【数据总大小】533MB 【数据集详情】data目录下分为train（训练集）与test（测试集），分别包含27,346张及6,654张图片。此数据集适用于yolov5的分类任务。 【json文件】提供了一个包含所有植物叶片类别信息的字典文件。 为了便于查看，还提供了可视化脚本，可以随机选取四张图片进行展示，并将其保存在当前目录下。该脚本无需修改即可直接运行。