使用YOLOv8来训练一个包含2100张图像的苹果及叶片病害检测数据集。这个数据集已经划分为训练集、验证集和测试集(比例为7:2:1),并且标注为YOLO格式,可以直接用于模型训练。 数据集描述 数据量:2100张图像 类别: 0: alternaria(交链孢菌) 1: anthracnose(炭疽病) 2: marssonina(苹果斑点病) 3: scab(苹果黑星病...
该数据集专为铝材表面缺陷检测设计,包含1885张高清图像,涵盖了10类不同的表面瑕疵。数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集,适用于训练和评估YOLOv8模型以及其他目标检测算法。该数据集已经过验证,可以直接用于YOLOv8模型的训练和测试,帮助识别铝材表面的多种缺陷类型。 数据集特点 、 全面性:涵盖10种...