水稻图片数据集.zip下载

weixin_39821620 2024-02-25 13:30:33

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计算机视觉数据集，想预览内容可私信作者

数据文档包含Arborio、Basmati、Ipsala、Jasmine 和 Karacadag 这5种水稻，每种15000张图片，共75000张问题描述可用于CNN，DNN等的图像识别模型

一、基础信息 数据集名称：水稻害虫检测数据集 图片数量： - 训练集：1,422张图片 - 验证集：406张图片 - 测试集：203张图片 - 总计：2,031张农业图像数据分类类别： - 亚洲稻螟 (asiatic rice borer) - 褐飞虱 (brown plant hopper) - 稻瘿蚊 (rice gall midge) - 稻叶蝉 (rice leaf hopper) - 稻秆蝇 (rice stem fly) - 稻水象甲 (rice water weevil) - 黄稻螟 (yellow rice borer) 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。数据格式：农业监测图像数据，聚焦水稻害虫识别。二、适用场景水稻害虫监测系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动识别水稻害虫的AI模型，辅助农民及时防治虫害，减少作物损失。精准农业应用：集成至农业管理平台，提供实时害虫检测功能，优化农药喷洒决策，提升水稻种植效率。农业学术研究：支持植物保护与AI交叉领域研究，助力发表农业智能化相关论文，推动病虫害防治技术创新。农业教育与培训：用于农业院校或培训机构的教材资源，帮助学生和从业人员学习害虫分类与识别技能。三、数据集优势多样性与覆盖面广：包含7种常见水稻害虫类别，覆盖螟虫、飞虱、象甲等多种害虫类型，增强模型对不同害虫的泛化识别能力。任务适配性强： YOLO标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5/v8），可直接用于目标检测模型训练，支持快速部署到农业监测系统。实际应用价值高：专注于水稻核心害虫检测，数据源自真实农业场景，为病虫害早期预警和精准防治提供可靠数据支撑，助力提升粮食产量和质量。

水稻害虫目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：水稻害虫目标检测数据集 图片数量：训练集：1,296张图片验证集：123张图片测试集：62张图片分类类别（12种水稻害虫）：亚洲水稻螟虫(asiatic-rice-borer)、褐飞虱(brown-plant-hopper)、稻秆蝇(paddy-stem-maggot)、稻瘿蚊(rice-gall-midge)、稻叶毛虫(rice-leaf-caterpillar)、稻叶蝉(rice-leaf-hopper)、稻纵卷叶螟(rice-leaf-roller)、稻壳害虫(rice-shell-pest)、稻秆蝇(rice-stem-fly)、水稻水象甲(rice-water-weevil)、蓟马(thrips)、黄螟(yellow-rice-borer) 标注格式： YOLO格式，包含标准化边界框坐标和害虫类别索引二、适用场景 1. 智能农业监测系统开发：支持构建水稻田间害虫自动识别模型，可集成至无人机或田间监控设备，实现害虫实时检测与种群密度分析 2. 精准施药决策系统：为自动喷药机械提供目标定位数据支持，通过识别特定害虫类型实现按需精准施药，减少农药滥用 3. 农作物保护研究：助力农业科研机构进行害虫分布规律研究及防治效果评估，推动绿色农业技术发展 4. 农业教育工具开发：可作为农技培训应用的图像识别基础数据，帮助农户快速掌握常见害虫识别技能三、数据集优势 1. 高针对性类别覆盖：完整包含12种主要水稻害虫，覆盖蛀茎类、刺吸类、食叶类等不同危害类型的典型虫害 2. 真实农田场景数据：采集自实际水稻种植环境，包含不同生长周期、光照条件和植株密度的多样化田间场景 3. 标准化目标检测标注：严格遵循YOLO标注规范，每张图片均包含精确的边界框定位，支持主流检测框架直接训练 4. 害虫防治实用价值：专注农业生产核心痛点，数据可直接应用于智能农机设备，提升虫害防治效率与准确性

coco标记的无增强版的水稻病害数据集

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