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智慧农业苹果树叶病害数据集（花叶病和斑点落叶病）916张图片，包含VOC/YOLO/JSON标签.zip

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简介：
本数据集包含916张针对苹果树花叶病和斑点落叶病的图像，提供VOC、YOLO及JSON格式标签，适用于智慧农业中机器视觉与深度学习研究。 苹果叶病害（包括花叶病、斑点落叶病、叶枯病）识别检测数据集适用于课程作业、设计比赛及实际项目应用，如智慧农业与植物疾病智能识别app等。该数据集中共有916张图片，背景丰富多样，目标物大小不一且角度各异，分布均匀，整体上具有较高的多样性。标签格式包括VOC（xml）、YOLO（txt）和JSON三种类型，适用于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为人工完成，并确保了框选的准确性及数据质量的高度可靠性。

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  • 智慧农业苹果树叶病害数据集（花叶病和斑点落叶病）916张图片，包含VOC/YOLO/JSON标签.zip
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    本数据集包含916张针对苹果树花叶病和斑点落叶病的图像，提供VOC、YOLO及JSON格式标签，适用于智慧农业中机器视觉与深度学习研究。 苹果叶病害（包括花叶病、斑点落叶病、叶枯病）识别检测数据集适用于课程作业、设计比赛及实际项目应用，如智慧农业与植物疾病智能识别app等。该数据集中共有916张图片，背景丰富多样，目标物大小不一且角度各异，分布均匀，整体上具有较高的多样性。标签格式包括VOC（xml）、YOLO（txt）和JSON三种类型，适用于多种目标检测算法直接使用。所有标注均为人工完成，并确保了框选的准确性及数据质量的高度可靠性。
     
  • 苹果叶病害图像分类数据集（含5类标签：健康叶片、灰斑病、铁锈病、马赛克病及蛙眼叶斑病，共7100张图片）.rar
    优质
    本数据集包含7100张苹果叶片的高分辨率图像，涵盖五种状态：健康叶片和四种常见病害（灰斑病、铁锈病、马赛克病及蛙眼叶斑病），适用于农业病理学研究与机器学习模型训练。 苹果叶病害图像分类数据集包含5个类别：健康苹果叶、灰斑病、铁锈病、马赛克病和蛙眼叶斑病，共7100张图片。rar文件包含了这些分类的图像数据。
     
  • 苹果叶五类病害图像分类数据集：健康叶、叶斑病、白粉病、疮痂病和褐斑病（共7900张图片）.rar
    优质
    本数据集包含7900张苹果叶片图像，涵盖健康叶片及四种常见病害（叶斑病、白粉病、疮痂病和褐斑病），适用于植物病理学研究与机器学习模型训练。 苹果叶病害图像分类数据集包含5个类别：健康苹果叶、叶斑病、白粉病、疮痂病和褐斑病，共有7900张图片。
     
  • 苹果叶病害的VOC数据集
    优质
    本研究构建了一个针对苹果叶片不同病害的挥发性有机化合物(VOCs)数据集，旨在通过气体分析实现精准、快速的植物疾病诊断。 本段落讨论了五类病害：Alternaria Boltch、Brown Spot、Grey Spot、Mosaic 和 Rust。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv7的智慧农业苹果叶病虫害（花叶病、斑点病、叶枯病）识别与检测源码及训练模型配置文件和评估指标曲线合集.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv7框架的苹果叶片病症（包括花叶病、斑点病、叶枯病）智能识别系统，包含源代码、训练模型参数及性能评估图表。 基于Yolov7实现的苹果叶病虫害（花叶病、斑点病、叶枯病）识别检测源码+训练好模型+配置文件+评估指标曲线.zip，包含三个类别的识别：mosaic_disease, spot_wilt_disease, leaf_blight。该模型使用yolov7-tiny.yaml和hyp.scratch.custom.yam进行训练，并在高性能显卡上利用高质量数据集迭代200次完成训练。其识别检测效果及评估指标曲线表现良好，适用于实际项目、课程实验作业、模型效果对比以及毕业设计等场景中直接应用，无需二次训练或微调。
     
  • 苹果叶病害数据集-采用Yolo格式
    优质
    本数据集专注于收集并标注苹果叶片上各种病害信息，采用YOLO数据格式，旨在为农业人工智能领域提供高质量训练资源。 苹果叶片病害数据集——yolo格式
     
  • 苹果树叶片病害的分割数据集分析
    优质
    本研究构建了一个专门针对苹果树叶片病害的数据集，并对其进行详细分析和图像分割，以提高病害识别与分类精度。 苹果叶片病害的图片均采集自西北农林科技大学在西北地区的四个不同实验示范站。这些图片使用荣耀V10手机拍摄而成，在实验室（约51.9%）及实际种植场（约48.1%）、各种天气条件以及一天中的不同时段，记录了不同程度的苹果叶图像。病害种类包括交替叶斑病、灰斑病、褐斑病和锈病。
     
  • 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。