番茄病害数据集 番茄病害数据集

棉花病害检测数据集YOLO8 许可证：CC BY 4.0 此数据集是，棉花病害检测数据集YOLO8，共1024张图片，为模型可推广性创建新的对象检测基准的倡议。

植物病害数据集，精心筛选常见植物，已做数据增强 包含26种常见植物，玉米，番茄，土豆、柑橘等等

YoloV8标注好的棉花叶片病害数据集,可以直接用于训练 棉花目标检测 叶片病害

为铁道病害检测研究方向的学者提供尽可能的数据集资源，本数据集包括近距离铁道病害图像，如需更多相关数据集，请评论，作者会第一时间放出供学者研究。

下载内容里健康叶片文件太大无法上传，私信我邮箱即可

资源包括近7000张图片，包括患病和健康叶片。

数据集包含保存在“健康”和“Scab”两个文件夹中的分类图像，以识别其类别。还有一个关于苹果叶子结痂症状的数据集，共296张图片 数据集包含保存在“健康”和“Scab”两个文件夹中的分类图像，以识别其类别。还有一个关于苹果叶子结痂症状的数据集，共296张图片 数据集包含保存在“健康”和“Scab”两个文件夹中的分类图像，以识别其类别。还有一个关于苹果叶子结痂症状的数据集，共296张图片

苹果叶片病害数据集，共3997张图片 苹果叶片病害数据集，共3997张图片 苹果叶片病害数据集，共3997张图片

基于Pytorch+resnet50的农作物病虫害识别分类项目源码+病害数据集+项目说明文档.zip 【数据增强】 data_aug.py 用于线下数据增强，支持的增强方式： 高斯噪声 亮度变化 左右翻转 上下翻转 色彩抖动 对比度变化 锐度变化 【使用方法】 第一步：将测试集图片复制到 data/test/ 下 第二步：将训练集合验证集中的图片都复制到 data/temp/images/ 下，将两个 json 文件放到 data/temp/labels/ 下 执行 move.py 文件 执行 main.py 进行训练