项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8、yolov8+SE注意力机制或yolov5、yolov5+SE注意力机制，直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有GPU，无法自行训练。数据集：  网上下载的数据集，格式都已转

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：4371张标注数量(xml文件个数)：4371标注数量(txt文件个数)：4371标注类别数：7标注类别名称：['AngularLeafspot','AnthracnoseFruitRot','BlossomBlight','GrayMold','LeafSpot','PowderyMildewFruit',

介绍由于植物疾病的检测在农业领域中起着重要作用，因为植物疾病是相当自然的现象。在这里插入图片描述如果在这个领域不采取适当的护理措施，就会对植物产生严重影响，进而影响相关产品的质量、数量或产量。植物疾病会引起疾病的周期性爆发，导致大规模死亡。这些问题需要在初

30多种各类动植物病害人体疾病数据集下载地址汇总名称【分类数据集】大豆叶子病害分类数据集1290张3类别.zip【分类数据集】棉花叶片病害分类数据集1709张4类别.zip【分类数据集】明虾病害分类数据集889张7类别.zip【分类数据集】皮肤癌病变分类数据集2357张9类别.zip【分类数

 小麦病虫害分类数据集。包括健康小麦在内的12个不同类型的小麦病害图片作为数据集数据集共由近7000张较为明显的小麦病害特写图构成，根据不同病害种类划分为包括健康小麦在内的12类国内常见的小麦病害，分别为：根冠腐烂（CrownandRootRot）、叶锈病（LeafRust）、小麦散斑，又名小麦

道路病害识别监测系统通过深度学习算法，道路病害识别监测系统对巡检车上实时监控道路影像数据进行分析，输出巡检报告并落图展示。道路病害识别监测系统在巡检车上安装AI边缘智能分析盒子，道路病害识别监测系统通过在行驶过程中车辆上的车载摄像头不断采集路面影像并进行实时分析，并将

小麦病害检测数据集】nc=3标签names:['BacteriaLeafBlight','BrownSpot','Leafsmut']名称：【'细菌叶斑病','褐斑病','叶瘤病'】共6715张，8:1:1比例划分，（train;5372张，val：671张，test：672张标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。小麦病害检测数据集】nc=3标

小麦病害检测数据集】nc=3标签names:['BacteriaLeafBlight','BrownSpot','Leafsmut']名称：【'细菌叶斑病','褐斑病','叶瘤病'】共6715张，8:1:1比例划分，（train;5372张，val：671张，test：672张标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。小麦病害检测数据集介绍项目

一、介绍马铃薯叶片病害识别系统。本项目使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow等深度学习框架搭建ResNet50卷积神经算法网络模型，通过对收集到的3种常见的马铃薯叶片病害数据集（'早疫病','健康','晚疫病'）进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后将模型以H5格式文件形式保存

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-ZZ2bk55r部分数据集示例（每类别五张）：链接：https://pan.baidu.com/s/1LJ4a8s8n7A-z92BURSecdg?pwd=mimy

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-ZZ2Zm55q部分数据集示例（每类别五张）：链接：https://pan.baidu.com/s/10II6WXXLG7YQRo5HmxVc_g?pwd=3ffm提

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

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

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.

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

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

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

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

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