下划线表示图像中存在多个类别，这些类别在数据集中仔细分组和组织在适当命名的文件夹中。与植物村的对比 我们数据集的主要目标是用于植物胁迫识别。PlantVillage 数据集一直是这方面的基准。尽管如此，研究人员最近实现了 100% 的准确率（Bruno et al., 2022）。我们渴望提供 PlantVillage 的继任者，并提供额外的压力...
30万图像1081类植物细分类数据集,注意是分类数据,没有检测框信息共33GB,该数据集具有高度内在歧义和长尾分布,可用于细分类识别任务,含训练代码 物细分类数据集介绍 数据集概览 总大小: 33GB 图像数量: 300,000张 类别数量: 1081类 任务类型: 图像分类 标注情况: 所有图像均已分类标注完成 数据特性: 高度内在歧...
└── plant_data.yaml 每个子文件夹代表一个类别,其中包含了该类别的所有图像。 3. 创建数据集配置文件 创建一个 plant_data.yaml 文件,内容如下: yaml深色版本 train: ../plant_classification_dataset/train val: ../plant_classification_dataset/val nc: 1081 # 总共有1081个类别 names: ['class_0', ...
plantVillage_PR 在植物村数据集上应用低成本的多标签分类,以识别图像中的植物,然后帮助使用最新技术无法获得最新技术的小规模农民使用CNN识别植物的病害(如果有)。
LAMM: MIT Laboratory for Atomistic and Molecular Mechanics 本次发布的数据集 leaf-flux-images-and-captions, 该数据集包含图像、路径和描述三个特征。数据集分为一个训练集,包含22个样本,总大小为15031210.0字节。数据集的下载大小为15032532字节。数据集配置为默认,训练数据文件位于data/train-*路径下。 查看leaf...
昆虫图像的收集不似植物那样方便, 到目前共收集了 893 类 (可能是目, 科, 属或种), 但图像数只有 63476 张. 用之前训练的昆虫检测器 (训练集为开源的 ArTaxOr) 在这批数据集上进行预处理 (裁剪目标, 并过滤一些小尺寸目标), 共得到 868 类 (图像数大于等于 5 张), 49540 张图像 (观察裁剪后的图像...