病害专题
![[数据集][目标检测]玉米病害检测数据集VOC+YOLO格式6000张4类别](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e89fab521f8f45929f1ca4743f1b81de.png)
[数据集][目标检测]玉米病害检测数据集VOC+YOLO格式6000张4类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：6000 标注数量(xml文件个数)：6000 标注数量(txt文件个数)：6000 标注类别数：4 标注类别名称:["Corn","Damaged Corn","Maize","Plaga"] 每个类别标注的框数：
番茄叶部病害-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）
番茄叶部病害-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式） 数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1hZdoXcYEcJaw9spazrxGZg?pwd=tsaw 提取码：tsaw 数据集信息介绍： 共有 534 张图像和一一对应的标注文件 标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。 标注的对象共有以下几种： [‘To
目标检测应用场景—数据集【NO.36】甘蔗叶片病害识别数据集
写在前面：数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集，方便大家下载数据集，若无法下载可关注后私信领取。关注免费领取整理好的数据集资料！今天分享一个非常好的非常小众的研究方向，有应用创新，可有利于发小论文和大论文，有需要的朋友具体可关注后加我文章末尾下方小卡片，我这边可以辅导毕设、课程设计等。 YOLO甘蔗叶片病害识别
水稻病害检测（YOLO数据集，多分类，稻瘟病、纹枯病、褐斑病、枯心病、霜霉病、水稻细菌性条纹斑病、稻苞虫）
是自己利用LabelImg工具进行手工标注，数据集制作不易，请尊重版权（稻瘟病、纹枯病、褐斑病、枯心病、霜霉病、水稻细菌性条纹斑病、稻苞虫） 如果需要yolv8检测模型和数据集放在一起的压缩包，可以关注：最新最全面的水稻病害检测创作（yolov8模型，稻瘟病、纹枯病、褐斑病、枯心病、霜霉病、水稻细菌性条纹斑病、稻苞虫等病害。）_哔哩哔哩_bilibili 如果只需要正常和病害检测对的二分类数
基于CNN的棉花不同病害叶识别（Python代码，pytorch框架，代码有详细中文注释，准确率在90%以上）
1.效果视频（训练过程：基于CNN模型的棉花不同病害叶识别（Python代码，pytorch框架）_哔哩哔哩_bilibili（为减小视频时长，epoch为30，准确率在85%左右，epoch为60后，稳定在90%以上）， GUI识别过程：棉花也病害识别GUI运行界面_哔哩哔哩_bilibili） CNN模型介绍（ CNN模型代码,可以替换为MobileNetV3Small， VGG16，
【疾病分类】基于matlab LBP果实病害检测分类【含Matlab源码 1714期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
yolov8草莓及病害检测项目开发（python开发，带有训练模型，可以重新训练，并有Pyqt5界面可视化）
本次检测系统，可以通过图片、视频或摄像头三种形式检测，检测出开花、结果、熟果、草莓叶子健康、叶子缺钙、灰叶斑病等八大类别。基于最新的YOLO-v8模型，下载后即可重新运行训练脚本，，也可以直接运行检测脚本（因为已经有训练好的模型保存）输出检测结果。 1.项目介绍(检测效果：yolov8草莓及病害检测项目开发（python开发，带有训练模型，可以重新训练，并有Pyqt5界面可视化）_哔哩哔哩_bi
基于YOLOV5+Pyqt5农作物叶片病害检测系统
1、引言 农作物病害的精准检测与识别是推动农业生产智能化与现代化发展的重要举措。随着计算机视觉技术的发展，深度学习方法已得到快速应用，利用卷积神经网络进行农作物病害检测与识别成为近年来研究的热点。基于传统农作物病害识别方法，分析传统方法的弊端所在；立足于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型结构，结合卷积神经网络模型发展和优化历程，针对卷积神经网络在农作物病害检测与识别的具体应用进行分类，从基于
基于深度学习的番茄叶片病害检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
项目介绍 项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下： 算法模型： yolov8 yolov8主要包含以下几种创新： 1. 可以任意更换主干结构，支持几百种网络主干。 数据集： 网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。 以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可以为您的 毕设、作业等提供创新点和增强模型性能
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的植物叶片病害识别系统（Python+PySide6界面+训练代码）
摘要：开发植物叶片病害识别系统对于提高农业生产效率和作物健康管理至关重要。本篇博客详细介绍了如何利用深度学习构建一个植物叶片病害识别系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并结合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的对比，给出了不同模型之间的性能指标如mAP、F1 Score等结果分析。文章深入讲解了YOLOv8算法的底层原理，提供了相应的Python代码、训练数据集
植物病害识别：YOLO水稻病害识别数据集（1000多张，3个类别，yolo标注）
YOLO水稻病害识别数据集，包含水稻白叶枯病、稻瘟病、水稻褐斑病3个常见病害类别，共1000多张图像，yolo标注完整，可直接训练。 适用于CV项目，毕设，科研，实验等 需要此数据集或其他任何数据集请私信
植物病害识别：YOLO水稻病害识别数据集（11000多张，yolo标注）
YOLO水稻病害识别数据集，包含叶斑病，褐斑病，细菌性枯萎病，东格鲁病毒病4个常见病害类别，共11000多张图像，yolo标注完整，可直接训练。 适用于CV项目，毕设，科研，实验等 需要此数据集或其他任何数据集请私信
基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识
![[数据集][图像分类]辣椒病害分类数据集9076张12类别](/front/images/it_default.jpg)
[数据集][图像分类]辣椒病害分类数据集9076张12类别
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：9076 分类类别数：12 类别名称:["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12"] 每个类别图片数： 1 图片数：2172 2 图片数：986 3 图片数：951 4 图片数：674 5 图片数
![[数据集][图像分类]小麦病害分类数据集7653张12类别](/front/images/it_default2.jpg)
[数据集][图像分类]小麦病害分类数据集7653张12类别
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：7653 分类类别数：12 类别名称:["crown_and_root_rot","healthy_wheat","leaf_rust","powdery_mildew","wheat_aphids","wheat_cyst_nematode","whe
[数据集][图像分类]橙子病害分类数据集1614张4类
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：1614 分类类别数：4 类别名称:["blackspot","canker","fresh","grenning"] 每个类别图片数： blackspot 图片数：344 canker 图片数：349 fresh 图片数：552 grenning 图片
病害识别|基于随机森林的苹果叶子病害识别算法研究附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进， 代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理
【病害识别】基于matlab随机森林苹果病害识别【含Matlab源码 2211期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
农业上的生理性病害和病理性病害的区别是什么，各自定义是什么？
问题描述：农业上的生理性病害和病理性病害的区别是什么，各自定义是什么？ 问题解答： 农业上的生理性病害和病理性病害有着明显的区别，主要体现在它们引起的原因和表现形式上。 生理性病害： 定义：生理性病害是由于生长环境中的非生物因素引起的植物组织异常，而不是由真菌、细菌或病毒等生物病原体引起的疾病。 原因：生理性病害通常是由于温度、湿度、光照、土壤养分等生长环境因素不利影响，导致植物组织发
道路病害检测系统让道路养护工作实现智能化
近年来，市政道路工程不断开展，城市道路也开始进入养护阶段。多城市开展道路养护专项工程，全速推进道路日常养护工作，给市民提供一个良好的出行环境。 道路其实像人一样，时间久了会“生病”，如：道路坍塌、路面裂缝、变形等多种病害问题。而这些问题不及时发现，一旦发生交通事故，后果就很严重了，所以就需要对道路病害进行检测。那么该如何快速、准确地获取道路路面信息成为道路养护工作的关键所在。 道路检测需要
病害的监测与防控——全自动孢子捕捉分析仪
实践证明，田间植物病害的发生不仅受气象变化影响，还和散落在空气中的孢子有很大关系。如果能够准确监测、分析田间孢子的种类和数量，就可以大幅降低病害泛滥的概率。 自动孢子捕捉分析仪拥有高倍学显微成像系统，采用软件图像优化算法，可以直观清晰的拍摄孢子图像，并将拍摄到的图像上传至农业四情测报平台，以便用户登录平台实现远程查看。 全自动孢子捕捉分析仪 产品优势 高倍学显微成像技术：全自动
作物叶片病害识别系统
介绍 由于植物疾病的检测在农业领域中起着重要作用，因为植物疾病是相当自然的现象。 如果在这个领域不采取适当的护理措施，就会对植物产生严重影响，进而影响相关产品的质量、数量或产量。植物疾病会引起疾病的周期性爆发，导致大规模死亡。这些问题需要在初期解决，以挽救人们的生命和金钱。 自动检测植物疾病是一个重要的研究课题，因为它可以在植物叶片上出现病征时在非常早期就监测到大面积的农作物，从而检
【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛
【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛 文章目录 【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛Task 1两个赛题数据可视化任务2 苹果病害数据加载与数据增强任务三 果病害模型训练与预测任务4：苹果病害模型优化与多折训练 Task 1两个赛题数据可视化 在这个任务中，参赛选手需要对两个赛题的数据进行可视化。对于苹果病害数据，选手可以展示苹果叶片的病害图像
【改进YOLOv8】桑叶病害检测系统：减少通道的空间对象注意力RCS-OSA改进YOLOv8
1.研究背景与意义 项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 研究背景与意义： 随着农业科技的不断发展，农作物病害的快速检测和准确诊断成为了农业生产中的重要问题。其中，桑叶病害对于桑树的生长和产量具有重要影响，因此对桑叶病害的检测和诊断具有重要的意义。 传统的桑叶病害检测方法主要依赖于人工观察和经
文献阅读：基于改进ConvNext的玉米叶片病害分类
文献阅读：基于改进ConvNext的玉米叶片病害分类 CBAM注意力机制模块： 1：通道注意力模块，对输入进来的特征层分别进行全局平均池化（AvgPool）和全局最大池化（MaxPool）（两个池化都针对于输入特征层的高宽），再将平均池化和最大池化的结果利用共享的全连接层（Shared MLP）进行处理，然后将共享的全连接层所得到的结果进行相加再使用Sigmoid激活函数，进而获得通道注意图即