为了构建高质量的玉米病虫害识别数据集，需要收集大量的玉米叶片图像，并对其进行细致的标注。最后，通过对病虫害数据的。
1. 项目说明无论是水泥还是沥青路面，在通车使用一段时间之后，都会陆续出现各种损坏、变形及其它缺陷，这些我们统称为路面病害。如下图1所示。 图1路面病害示例 根据美国科氏公司的研究表明：一条质量合格的道路，在使用寿命75%的时间内性能下降40%，这一阶段称之为预防性养护阶段；如不能及时养护，在随后12%的使用寿命时间内，性能再次下降40%，从而造成养护成本大幅度的增加。本项目基于RDD20
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)标注类别名称:["
大斑病病斑较大，形状不规则，病斑中心为灰褐色，边缘为红褐色，严重时病斑会连片导致叶片枯死。小斑病病斑较小，呈圆
类别名称:["cercospora_leaf_spot gray_leaf_spot","common_rust","healthy","northern_leaf_blight"]cercospora_
在AI技术大发展的今天，为什么道路病害识别依然采用人工方式？两大核心因素，一是大部分国产软件没有独立自主的技术内核，二是现阶段软件大多没那么好用，效率提升效果不明显。博雅弘拓科技深耕视觉AI技术20余年来，与道桥遂运营部门紧密合作，研发系列产品满足病害检测、检测需求，做到填补空缺，国产替代。【RGB3DS道路表观病害信息智慧检测系统】是一键式路面病害自动识别软件。面向政府交通管理部门、道路养护单位
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2023-08-29 13:49:59
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本数据集旨在提供一个全面、准确的棉花叶片病害虫害检测数据集，为相关研究人员提供高质量的图像数据和
一、简要
植物病害是指植物在生长发育过程中或其产品在贮藏和运输过程中，由于遭受生物或非生物因素的影响，在生理上、组织结构上和外部形态上产生一系列异常变化，导致生长发育不良，甚至全株死亡，最终引起人类经济或其他损失的现象。这些影响可以来自于多种原因。其中，生物因素如真菌、细菌、病毒、线虫或寄生性种子植物等病原体可以引起侵染性病害，这种病害具有传染性。非生物因素，如营养元素的缺乏、水分的不足或过量、低
所提出的模型改进了不同尺度茶叶病害特征的融合，更加关注茶叶病害区域，对小目标茶叶病害具有更好的检测效果，能够更好地利用全局信息推断茶叶病害。CIoU Loss综合考虑了覆盖面积、纵横比和中心距离，可以很好地测量其相对位置，解决了优化预测框的水平和垂直方向的问题，但这种方法没有考虑目标框和预测框之间的方向匹配，导
全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的
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)重要说明
火焰识别，火灾检测 数据集
原创
2023-09-28 18:00:53
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标注类别名称:["Black rot of tea","Brown blight of tea","Leaf rust of tea","Red Spider infested tea leaf","Tea Mosquito bug infested lea
文章目录背景PlantDoc 数据集简介将 PlantDoc 添加到 Roboflow 公共数据集PlantDoc 的用例数题的杂草。但农业中的计算机视觉才刚刚开始——更多的开源数据是提高其
原创
2022-06-27 17:22:19
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引言
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。
一、重要性及意义
水稻病害的检测识别在农业生产和粮食安全中具有重要的地位和意义。以下是关于水稻病害检测识别的重要性和意义的详细阐述：
首先，水稻作为世界上最重要的粮食作物之一，其产量和质量的稳定直接关系到
重要说明：葡萄叶都是单个子叶，部分图片有增强，请认真查看下面样本图，确认符合要求再下载数据集格式：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)：5015标注数量(xml文件个数)：5015标注数量(txt文件个数)：5015标注类别数：4标注类别名称:["anthracnos
标注类别名称:["Early Blight","Healthy","Late Blight","Leaf Miner","Leaf Mold","Mosaic Virus","Septoria","Spider Mites","Yellow Leaf Curl Viru
标注类别名称:[“alternaria_leaf_spot”,“apple_rot”,“apple_scab”,“block_rot”,“brown_spot”,“cedar_apple_rust”,“frogeye_leaf_spot”,“gre
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文则：对类别进行画矩形框。
