番茄叶片病害数据集是一个专为机器学习和深度学习领域的目标检测任务设计的数据集，包含有13940张高清晰度的jpg格式图片。这些图片被精心标注，覆盖了9种不同的番茄叶片病害类别，形成了一个丰富的视觉信息源。数据集遵循两种主要的标注格式：Pascal VOC格式和YOLO格式，却没有包含分割路径的txt文件。 Pascal VOC格式是由Pascal Visual Object Classes挑战赛发展而来的标注格式，广泛应用于计算机视觉任务中。每个图片对应的VOC格式包含一个xml文件，该文件详尽地记录了图片中每一个目标的类别和边界框信息。YOLO格式则是一种流行的实时目标检测系统格式，它通过纯文本文件记录目标的位置和类别，方便快速的训练和部署。 在13940张图片中，每张图片都配有对应的VOC格式xml标注文件和YOLO格式txt标注文件，每张图片可能包含一个或多个病害的标注框。整个数据集共计有13946个标注框，意味着部分图片中可能包含多个病害实例。这些病害实例被清晰地标注，涵盖了从早期斑点病（Early Blight）、健康叶片到晚期斑点病（Late Blight）、叶蝉（Leaf Miner）、叶霉病（Leaf Mold）、花叶病毒（Mosaic Virus）、叶斑病（Septoria）、蜘蛛螨（Spider Mites）到黄叶卷曲病毒（Yellow Leaf Curl Virus）等9个类别。 每个病害类别中的标注框数量不等，显示了该病害在整体数据集中的发生频率和重要性。例如，晚期斑点病的框数达到了6878，显示出它在种植场的普遍性和对叶片影响的严重性，而早期斑点病的框数较少，为4356，可能意味着其在检测过程中相对易于识别和控制。各个病害的标注框总数达到了49205，这为机器学习模型提供了大量实例，有助于模型更准确地学习并识别不同病害。 为了确保数据集的质量，该数据集使用了广泛认可的标注工具labelImg进行标注。它是一个流行的图像标注软件，允许用户方便地在图片上绘制矩形框，并为其分配类别。这种标注方式简单直观，能够有效地提升标注的准确性，从而在模型训练过程中提供更可靠的数据支持。 该数据集的获取地址已经提供，研究者和开发者可以通过访问该地址下载数据集，进而开展各种机器学习算法的研究与实践，特别是在农业自动化和植物病害检测方面。准确的病害识别不仅对提高作物产量有积极作用，而且对于精确农业的实施也具有重要意义。通过机器学习模型的辅助，农户和农业技术人员可以更及时地识别病害，采取相应措施，减少经济损失。

该数据集共包含标签有裂缝，坑洞，龟裂和修补四种类型，共计超3000张图片其中含裂缝标签（横向裂缝和纵向裂缝）3218个、坑槽标签1079个，龟裂标签（网状裂缝和龟裂）1439个、修补标签（裂缝、坑槽、龟裂）修补1511个。可用于道路病害检测识别。本数据集仅供分享，别无他意。 随着社会经济的发展，道路作为交通基础设施的重要性日益凸显。然而，道路在使用过程中会逐渐出现各种病害，如裂缝、坑洞、龟裂和修补等，这些病害不但影响道路的使用寿命，还可能对行车安全造成隐患。因此，对道路进行有效的养护和病害检测变得尤为重要。为了提高道路养护的效率和准确性，科研人员和工程师们开发了道路养护病害数据集。 该数据集详细记录了超过3000张道路病害图片，涵盖了四种主要的道路病害类型：裂缝、坑洞、龟裂和修补。其中，裂缝又细分为横向裂缝和纵向裂缝；坑洞作为道路表面常见的损伤形式，也单独成类；龟裂则包括网状裂缝和龟裂两种形态；修补则记录了对裂缝、坑洞、龟裂进行修补的情况。这些数据对于研究人员和工程师来说，是极为宝贵的。 数据集中的每张图片都附带了详细标注，标注内容包括病害类型、病害位置和可能需要采取的维修措施等。这些标注为机器学习和图像识别技术提供了训练和测试的基础，有助于提高道路养护的智能化和自动化水平。通过分析这些数据，可以训练出能够自动识别和分类道路病害的智能系统，实现对道路状况的实时监测，预测可能发生的病害，从而优化道路维护计划，减少紧急维修的次数和成本，提高道路的安全性和耐用性。 此外，该数据集还具有重要的教育意义。它能够作为教学资源，帮助学生和研究人员深入理解道路病害的特征和分类，掌握道路检测和养护的基本方法。同时，它也能够促进学术界对于道路养护技术的交流和合作，推动相关领域研究的发展。 数据集的使用应遵循相应的规定和准则，确保其用途正当，不涉及任何不当行为。数据集的分享，旨在推动道路交通安全技术的进步，提升道路的维护管理水平，并且通过公开数据集的方式，促进了科研成果的交流与合作。 道路养护病害数据集的发布，对于推动道路病害检测技术的发展、提高道路养护工作的智能化水平、保障交通设施的安全运行具有重要意义。它不仅为研究人员提供了宝贵的实验资源，也为实际的道路养护工作提供了科学的参考依据。

番茄病害数据集 番茄病害数据集

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

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