首页 > 其他分享 >猕猴桃叶部病害图像分类数据集

猕猴桃叶部病害图像分类数据集

时间:2024-05-22 23:40:18浏览次数:17  
标签:猕猴桃 叶部 mbd 文件夹 数据 数量 病害 图片

数据集整理不易,购买前可以浏览介绍信息,也可以下载免费开放的局部数据集(每类5张图)作为参考,满足您的要求的话,直接在该面包多网站自助购买即可。

地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2alZ9q
部分数据集示例(每类别五张):

链接:https://pan.baidu.com/s/1HI--9wDwmwiOUmuZi2PRqg?pwd=3ggr

提取码:3ggr

完整数据集介绍:
文件夹 健康叶片 中的图片数量: 1296

文件夹 灰斑病 中的图片数量: 1194

文件夹 灰霉病 中的图片数量: 1176

文件夹 炭疽病 中的图片数量: 1326

文件夹 细菌性腐烂病 中的图片数量: 1212

文件夹 花叶病 中的图片数量: 1176

文件夹 褐斑病 中的图片数量: 2322

所有子文件夹中的图片总数量: 9702

标签:猕猴桃,叶部,mbd,文件夹,数据,数量,病害,图片
From: https://www.cnblogs.com/deeplearningAIIII/p/18207391

相关文章

  • 苹果叶部病害图像分类数据集
    数据集整理不易,购买前可以浏览介绍信息,也可以下载免费开放的局部数据集(每类5张图)作为参考,满足您的要求的话,直接在该面包多网站自助购买即可。地址:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zk5Zs部分数据集示例(每类别五张):链接:https://pan.baidu.com/s/1CsneB39GzKk8knEzWv1mLg?pwd=s4d0......
  • 0193期通过CNN-pytorch训练识别苹果树叶病害识别-含数据集-含数据集
    代码下载和视频演示地址:0193期通过CNN-pytorch训练识别苹果树叶病害识别-含数据集_哔哩哔哩_bilibili本代码是基于pythonpytorch环境安装的。下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本数据集介绍,下载本资源后,界面如下:数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片......
  • 基于深度学习的植物病害检测系统(网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集)
    摘要:本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的植物病害检测系统,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和......
  • 基于深度学习的咖啡豆叶片病害识别算法设计与实现任务书
    一、毕业设计(论文)课题的背景咖啡原产于非洲热带地区,距今发展己有1300多年的的历史。作为饮料,咖啡具有健胃、消食、利尿、醒脑、提神等功效。咖啡含有淀粉、糖分、脂肪和蛋白质等多种营养成分。其中小粒咖啡的主要成分含量为:粗纤维17.94、蛋白质13.86、粗脂肪11.97、淀粉6.......
  • 目标检测——植物病害数据集
    植物病害是植物正常状态的偏离,会破坏或改变其生命功能。植物病害会导致严重的产量损失,全球潜在损失估计高达16%。因此,研究植物病害以及开发诊断和治疗它们的方法是植物病理学领域的重要研究内容。有效识别植物病害对于采取有效的控制措施至关重要,因为如果不了解病害类型,控......
  • 基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的植物病害检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
    摘要:开发高效的植物病害检测系统对于提升农业生产效率和作物健康管理意义重大。本篇博客详细阐述了如何运用深度学习技术构建一个植物病害检测系统,并提供了完整的实现代码。该系统基于先进的YOLOv8算法,对YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5进行了性能对比,包括mAP、F1Score等关键指标的分析。......
  • 基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的植物叶片病害识别系统(Python+PySide6界面+训练代码
    摘要:开发植物叶片病害识别系统对于提高农业生产效率和作物健康管理至关重要。本篇博客详细介绍了如何利用深度学习构建一个植物叶片病害识别系统,并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法,并结合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的对比,给出了不同模型之间的性能指标如mAP、F1S......
  • 道路病害数据集调研【检测数据集】
    RoadDamageDetector地址:https://github.com/sekilab/RoadDamageDetector/注意:CRDDC2022数据集包含GRDDC2020数据集,RoadDamageDataset2019包含RoadDamageDataset2018数据集,实际只需下载RDD2022.zip与RoadDamageDataset_2019(2.4GB)即可。数据类别:其中,在......
  • 玉米病害检测:基于深度学习的YOLO模型的应用【玉米病害检测实战】
    随着人工智能技术的快速发展,其在农业领域的应用也越来越广泛。玉米作为重要的粮食作物之一,在生长过程中容易受到各种病害的侵害,这对玉米产量和质量造成了严重的影响。因此,利用人工智能技术对玉米病害进行快速准确的检测和诊断具有重要的意义。本文将介绍基于深度学习的YOLO(YouOnly......
  • 基于深度学习的玉米病害识别:探索农业智能化的前沿技术【玉米病害识别实战】
    玉米是世界上最重要的粮食作物之一,然而,玉米病害对其产量和质量造成了严重威胁。传统的病害识别方法通常依赖于人工观察和经验判断,效率低下且易受主观因素影响。近年来,基于深度学习的图像识别技术在农业领域取得了显著进展,为玉米病害的快速、准确识别提供了新的解决方案。本文将介绍......