手工标注葡萄叶片病害数据集
我国作为世界上最大的葡萄生产国和消费国,葡萄产业已经成为很多地方脱贫致富的支柱产业,但是葡萄病害影响葡萄品质和果实产量,因此快速而精准地识别葡萄病害类型及病害程度是增产增收的重要保障。数据集收集自plant_village，在其基础上用voc格式进行标注，葡萄叶片病害数据集，可用于目标检测，使用数据增强技术完成对搜集的病害样本图片进行扩充,建立了葡萄病害叶片的数据集。传统的依靠人工进行病害识别、诊断并进行决策的生产方式效率低下且劳动成本高昂,迫切需要实现病害的智能化诊断。作为信息技术的核心之一,人工智能技术为实现农业信息化和智能化提供了重要支撑,随着深度学习技术的快速发展,农业领域中的农作物病虫害识别、检测、分割与计数等研究均取得了一定的进展,对实现病虫害的精准防治、减少经济损失及生物育种等具有重要意义。
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