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图像分割数据集
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病害分割数据集labelme格式1375张3类别.docx
在深度学习与计算机视觉领域中,图像分割是其中一项重要的任务,其目的是将图像划分为多个部分或对象。随着研究的不断深入,越来越多的专业数据集被开发出来以支持各种图像处理算法的训练和验证。在这些数据集中,针对特定场景或对象的数据集特别受到重视,比如本文档所提及的
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病害图像分割数据集。 该数据集以labelme格式提供,共包含1375张图像,这些图像细分为3个类别,分别是"Healthy"(健康
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)、"Birds_Eye_Rot"(鸟眼腐烂病
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)和"Powdery_Mildew"(霜霉病
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)。每张图片的分辨率为256x256像素,尽管文档指出图片并不十分清晰,但分辨率对于图像分割任务来说是适中的。数据集的图片和对应的标注均以JSON格式存储,每张jpg格式的图片都对应一个JSON标注文件,用于描绘出
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上病害的具体形状和位置。 该数据集的标注工作采用了多边形框(polygon)来精确标注各个病害区域,这有助于深度学习模型更好地理解图像中不同区域的语义信息。在标注过程中,总共标注了256个"Birds_Eye_Rot"区域、3089个"Healthy"区域以及3258个"Powdery_Mildew"区域。这样的分布与实际
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病害的发病概率大致相符,能为模型提供丰富的学习样本。 此外,文档强调了使用标注工具labelme的版本为5.5.0,这对于维护数据集的兼容性和一致性非常重要。labelme是一个广泛使用的图像标注工具,支持多边形、矩形、圆形等多种标注方式,非常适合用于图像分割任务。 值得注意的是,尽管数据集提供了丰富的标注信息,文档也特别指出,本数据集不对训练出的模型或权重文件的精度作出任何保证。这意味着,尽管数据集提供准确且合理标注的图片,但使用这些数据训练模型的效果可能会因各种因素,如模型选择、训练方法等,而有所不同。 文档提供了数据集的下载地址,方便研究者和开发者下载使用。整体上,这个
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病害图像分割数据集是一个专门为农业图像分析领域设计的数据集,它不仅能够帮助研究人员和开发人员训练和验证图像分割模型,也对于推动精准农业和智能植保领域的发展具有重要意义。
2026-03-23 01:44:45
3.77MB
数据集
1
图像分割数据集
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病害分割数据集labelme格式1375张3类别.zip
样本图:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/144467757 文件放服务器下载,请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载 图片分辨率256x256不是十分清晰请仔细查看图片预览确认符合要求下载 数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数):1375 标注数量(json文件个数):1375 标注类别数:3 标注类别名称:["Birds_Eye_Rot","Healthy","Powdery_Mildew"] 每个类别标注的框数: Birds_Eye_Rot count = 256 Healthy count = 3089 Powdery_Mildew count = 3258 使用标注工具:labelme=5.5.0 图像分辨率:256x256 标注规则:对类别进行画多边形框polygon 重要说明:可以将数据集用labelme打开编辑,json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割
2026-03-23 01:39:20
406B
数据集
1
葡萄叶
病害检测数据集VOC+YOLO格式5015张4类别.zip
重要说明:
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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 样本图参考:https://blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/143460673 温馨提示:文件太大放服务器,请先到资源详情查看然后下载 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:["anthracnose","black_rot","healthy","mildiyo_owny_Mildew_uzum"]
2025-10-27 21:15:07
407B
数据集
1
深度学习-
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图像识别数据集
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图像数据集,Ak, Ala Idris, Büzgülü, Dimnit和Nazli
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子图片,每类葡萄100张图片。
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2022-12-18 18:28:47
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图像
数据集
深度学习
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