因此,需要基于自动化的场地特定杂草控制策略,以减少除草所需的额外时间和精力。基于机器视觉是一种很有前途的杂草检测方法,但此方法需要获取特定农业区域中物种的高质量数据。因此我们提出了一个移动田间杂草数据集( MFWD ),它包含了德国高粱和玉米田中常见的28种杂草的生长。在全自动化、高通量的表型鉴定设施中,
玉米幼苗和杂草目标检测数据集 规模: 总图像数量:3,042张 类别:2个类别 0:玉米幼苗 (Corn Seedling) 1:杂草 (Weed) 标注格式:YOLO txt格式 用途:目标检测,特别适用于农业领域的玉米幼苗和杂草的检测任务 适用框架:YOLO系列目标检测算法(YOLOv5到YOLOv10) 数据集特点 高质量影像:所有图像均为高分辨率的图像,适...
这时候,杂草识别常用数据集就派上用场! 比如说,有一个数据集就像是一个装满了杂草照片的大相册。里面有各种各样的杂草照片,每一张照片上的杂草都被清楚地标记出来。就像你看动画片,每个角色都有自己的名字一样,这里面的杂草也都有自己的“名字”和特点介绍。 还有,这个数据集就像一个聪明的小老师。它会告诉...
通过对数据集的深入分析,我们观察到杂草实例在图像中呈现出相对均匀的分布,这有助于模型学习在不同位置和条件下检测杂草。边界框尺寸的集中趋势揭示了数据集中杂草的典型尺寸范围,这对于调整模型的锚框尺寸至关重要。此外,通过分析边界框的密度分布,我们可以进一步优化模型,使其对于杂草尺寸的变化更加敏感。 每幅图像都...
本数据集用于支持不同种植技术下的玉米与杂草发芽图像识别。玉米的成功种植在很大程度上取决于杂草控制的有效性。在种植后的前六到八周内控制杂草至关重要,因为在此期间杂草与作物争夺养分和水分。每年的产量损失是由于栽培作物中的杂草侵扰造成的。杂草造成的作物产量损失因杂草类型、作物类型和所涉及的环境条件而异。
总的来说,农作物与杂草识别检测在农业生产中具有广泛的应用前景,能够推动农业生产的现代化和智能化进程,提高农业生产的效率和质量。 三、数据集 简述 该数据集包含超过 219,770 张高分辨率图像,这些图像涉及 20 种杂草和 10 种作物,涵盖了不同的生长阶段、多个观察角度和环境条件。这些图像是从不同地理位置和不同...
玉米杂草数据集:是从玉米幼苗田的自然环境中获取的,玉米杂草数据集包括1200张蓝草图像、1200张刺蓟图像、1200张莎草图像、1200张藜图像以及1200张玉米图像。 生菜杂草数据集:是在中国山东省的蔬菜基地拍摄的。数据采集工作持续了两天,总共从30厘米的高度拍摄了500张生菜幼苗图像和300张杂草图像。
DeepWeeds:用于深度学习的多类杂草种类图像数据集 leave a comment » 翻译 机器海岸线 原文DeepWeeds: A Multiclass Weed Species Image Dataset for Deep Learning 摘要 最近机器人杂草控制的研究越来越多,其潜力可以提高农业生产力。大多数工作重点是开发农田机器人技术,忽视牧场农民面临的杂草管理问题。也许广...
2. 数据集准备与训练 本文使用的数据集为农作物幼苗与杂草图片,并使用Labelimg标注工具对每张图片中的目标边框(Bounding Box)及类别进行标注。一共包含2822张图片,其中训练集包含2469张图片,验证集包含235张图片,测试包含118张图片。 对每张图像进行如下预处理操作,用于增加样本数量,提高训练模型的检测泛化能力与准确率...
Monster-H7/weed-dataset 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 分支(1) 管理 管理 master 克隆/下载 HTTPSSSHSVNSVN+SSH 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。