格式: txt(YOLO) 类别标签: 0: Curculionidae 1: Delphacidae 2: Cicadellidae 3: Phlaeothripidae 4: Cecidomyiidae 5: Hesperiidae 6: Crambidae 7: Chloropidae 8: Ephydridae 9: Noctuidae 10: Thripidae 0:象甲科(害虫) 1:飞虱科(害虫) 2:叶蝉科(害虫) 3:长角蓟马科(害虫) 4:瘿蚊科(害虫) 5:弄蝶...
害虫检测 害虫检测 目标检测数据集。 高质量数据集 数据集已经划分为训练集和验证集,其中训练集6201张图片,验证集770张图片。已经标注好 txt格式, 包含类别标签yaml文件可直接用于模型训练。数据集亲测有效,yolo…
面向农田实际场景害虫识别的专用数据集构建及智能检测方法研究一、引言随着科技的发展,智能农业已成为农业领域的新趋势。其中,害虫识别作为农田管理的重要环节,对于提高农作物产量和品质具有重要意义。然而,传统的害虫识别方法主要依赖于人工观察和经验判断,其效率和准确性有限。因此,研究面向农田实际场景的害虫识别专用数据...
害虫数据集YOLO,COCO,VOC三种常见格式标记 9771张图片,可识别稻秆蝇 亚洲稻螟 棕色飞虱 谷物传播蓟马 蛴螬 蝼蛄 稻蛆 稻瘿蚊 稻叶毛虫 稻纵卷叶螟 稻叶蝉 稻壳虫 等害虫 9771总图像数 数据集分割 训练组72%6994图片 有效集19%1890图片 测试集9%887图片 预处理 自动定向: 已应用 调整大小: 拉伸至 640x640...
YOLOv8[3]继续沿袭YOLO系列的高效实时检测特性,引入了更深的网络架构和改进的损失函数,以提高对小型和模糊害虫的识别能力。通过采用更加精细的特征融合策略和针对性的数据增强方法,YOLOv8在多个农作物害虫数据集上展现出了优异的性能,特别是在处理高密度害虫和小目标检测方面的能力得到了显著提升。
关于数据集介绍 水稻害虫数据集是指收集和记录了水稻生长过程中受到的害虫侵袭情况的数据集。我这里整理的数据集有5229张图,可检测 褐飞虱 绿叶蝉 叶夹 稻蝽,蛀干虫轮生蛆等水稻害虫 带YOLO,VOC,COCO标记 数据集分割 5229总图像数 训练组80%4178图片
💡该数据集的构建过程包括分类体系的建立、图像收集、初步数据过滤和专业数据注释。 📈实验结果显示,IP102数据集在类别间和类别内差异性以及数据不平衡方面具有挑战性。 🎯研究团队还公开了数据集和预训练模型,以促进实际昆虫害虫控制、细粒度视觉分类和不平衡学习领域的研究。 🔍IP102数据集的发布,连同在该数据...
摘要:本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5等深度学习模型的农作物害虫检测系统,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行农作物害虫...
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可以描述一下数据文件、样本信息、字段等 数据来源 数据来自哪里呢? 问题描述 该数据能解决什么问题?适用于什么场景 展开更多 引用格式 复制 @misc{train1022, title = { 农田害虫数据集 } author = { geekjason }, howpublished = { \url{https://www.heywhale.com/mw/dataset/5c84df8d1e7104002b37cb6f...