jpg格式,划分好训练集、验证集,9:1。有低、中、高三种成熟度,每种共1000多张图片。数据集适用于训练resnet等分类模型 构建一个基于ResNet模型的草莓成熟度分类系统。我们将使用PyTorch1.10.0,并提供两个主要程序:一个是train.py,用于训练模型;另一个是predict.py,用于加载训练好的模型并进行预测。 1. 环境准备...
(1)田间实地拍摄:在草莓生长季节,前往草莓种植基地进行实地拍摄。通过调整拍摄角度、光线和焦距等参数,获取不同病害类型、不同病害程度和不同生长阶段的草莓叶片图像。 (2)实验室拍摄:将采集到的草莓叶片样本带回实验室,在恒定光照条件下进行拍摄。通过调整拍摄参数和背景,获取高质量的草莓叶片图像。 (3)网络收集:利...
数据结构 ? 29.2M * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。 README.md 10类水果分类数据集(10类苹果,猕猴桃,香蕉,樱桃,橘子,芒果,鳄梨,菠萝,草莓,每类超过200张图片) 同类数据 71110类水果分类数据集(10类苹果,猕猴桃,香蕉,樱桃,橘子,芒果,鳄梨,菠萝,草莓,每类超过200张图片) 242iCubWorl...
10种农作物叶子病害图像的数据集,注意是分类数据集,标注图片5万张,包含10种植物(苹果、樱桃、葡萄、柑桔、桃、草莓、番茄、辣椒、玉米、马铃薯)的27种病害,合计61个分类(按“物种-病害-程度”分),并附keras训练代码 农作物叶子病害图像分类数据集介绍 数据集概览 图像数量: 50,000张 类别数量: 61个(按“物种-...
数据集概述 该数据集专注于10种农作物叶子的病害分类,包含了总共5万张标注图片,涉及10种植物(苹果、樱桃、葡萄、柑桔、桃、草莓、番茄、辣椒、玉米、马铃薯)的27种病害,总计61个分类。分类方式按照“物种-病害-程度”进行细分,使得数据集能够支持更加细致的病害识别任务。