深度学习在农业领域的应用已经越来越广泛，尤其是对于农作物病害的识别和诊断，其准确性和效率得到了显著提升。农作物病害的识别对于农业生产具有重要意义，它可以帮助农民快速准确地诊断出作物的病害类型，并及时采取相应的防治措施，从而有效控制病害的扩散和蔓延，减少经济损失。 深度学习是一类通过训练神经网络来模拟人脑对数据进行处理和分析的算法。在农作物病害识别领域，深度学习算法可以通过大量病害样本图片进行训练，学习到各种病害的特征模式。这种学习方式使得模型可以区分不同种类的病害，甚至在某些情况下能识别出新的病害类型。 在实际应用中，深度学习模型通常需要经过大量的数据预处理工作，包括数据的收集、清洗、标注等。这些数据通常来源于田间采集的作物图像，需要经过专家的精确标注才能用于训练模型。此外，模型的训练还需要考虑到计算资源和时间成本，通常会使用高性能的计算设备来完成这一过程。 随着技术的发展，一些深度学习模型已经能够达到与人类专家相近甚至超越的识别能力，这对于农业生产的智能化和自动化具有重要的推动作用。例如，一些模型能够实时监测农田中的作物，并自动识别出是否存在病害，甚至能够在病害初期就发出预警，从而帮助农业生产者更有效地管理农作物健康。 当前，农作物病害识别的研究方向还包括多模态学习、迁移学习、半监督学习等。多模态学习指的是结合图像、声音、文本等多种数据源来提高识别的准确性；迁移学习是指将已经训练好的模型应用到新的病害类型上，通过少量的数据和少量的调整，达到快速识别新病害的目的；半监督学习则是在标注数据非常稀缺的情况下，如何利用大量未标注的数据来提高学习效果。 未来，随着人工智能技术的不断进步，农作物病害的识别和诊断将变得更加智能化和精确。这不仅会提高农业生产的效率和质量，也将促进可持续农业的发展，为保障全球粮食安全提供强有力的技术支持。

10种番茄病害数据，共18160张RGB图像。

玉米病害数据集.rar

苹果病害数据集，4种3171张RGB图像

马铃薯病害数据集，3类2152张RGB图像

辣椒病害数据集。两类2475张RGB图片。

黄龙病(柑橘)数据集，一共5507张RGB图像。

AI-Challenger-Plant-Disease-Recognition 农作物病害检测 详情请见 环境配置 python==2.7 tensorflow==1.2.1 使用方法 更改 plot.py 脚本中路径，运行该脚本，可以绘出数据分布的直方图 下载预训练模型 更改 plant_disease.py 中的输入文件路径，输出文件路径，预训练模型文件路径 在 code 路径下直接运行 python plant_disease.py 训练完成后会直接使用训练得到的参数预测 testA 数据集，生成可以用来直接提交的 json 文件 大佬开源分享 框架：pytorch 最终成绩：0.875 框架：keras 最终成绩：0.88658 其他 Label ID Label Name 0 apple healthy（苹果健康） 1 Apple_Scab general（苹果黑星病一般） 2

基于深度学习的农作物病害识别，仅用于学术交流，勿用作商业用途！仅用于学术交流，勿用作商业用途！仅用于学术交流，勿用作商业用途！

有关农作物各种病害的数据集，用于训练农作物病害识别模型。帮助农夫更好的种植。