小麦病害检测目标识别数据集WheatDiseaseDetectionObjectRecognition-jianpingzhong

小麦病害检测目标识别数据集WheatDiseaseDetectionObjectRecognition-jianpingzhong

数据来源:互联网公开数据

标签:目标检测, 计算机视觉, 图像识别, 小麦, 病害, YOLOv5, 深度学习, 数据集

数据概述: 该数据集包含基于YOLOv5模型训练的图像数据,记录了小麦病害的识别结果。主要特征如下: 时间跨度:数据未明确标注具体时间,可视作静态数据集。 地理范围:数据为全球小麦种植场景下的病害检测结果。 数据维度:数据集包含图像ID(image_id)和预测字符串(PredictionString)两个主要字段,PredictionString包含了目标检测的置信度、边界框坐标和类别信息。 数据格式:数据集以CSV格式提供,包含submission.csv以及多个不同模型和训练配置生成的submission文件,如submission-yolov5l.csv、submission-yolov5x.csv等,方便进行模型评估和比较。数据集中还包含YOLOv5模型训练所需的配置文件、脚本以及中间结果。 来源信息:数据来源于公开的Kaggle竞赛,用于小麦病害检测任务,数据已通过YOLOv5模型进行处理。 该数据集适用于目标检测、图像识别和计算机视觉相关领域的研究,特别是针对农业病害的检测和诊断。

数据用途概述: 该数据集具有广泛的应用潜力,特别适用于以下场景: 研究与分析:适用于计算机视觉、深度学习和人工智能领域的学术研究,如目标检测算法的改进、迁移学习、小样本学习等研究。 行业应用:为农业科技行业提供数据支持,特别是在智能农业、精准农业领域,例如用于开发小麦病害智能诊断系统、无人机病害监测等。 决策支持:支持农业生产中的病害监测与管理决策,帮助农民及时发现并控制病害,降低损失。 教育和培训:作为计算机视觉、深度学习和目标检测课程的实训素材,帮助学生和研究人员理解和应用目标检测技术。 此数据集特别适合用于探索基于YOLOv5等模型的病害检测方法,评估不同模型配置对检测效果的影响,并提升小麦病害的识别精度,从而实现农业生产的智能化和精准化。

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数据与资源

附加信息

字段
版本 1.0
数据集大小 252.71 MiB
最后更新 2025年5月31日
创建于 2025年5月31日
声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网,如果有侵权,请24小时联系删除(400-600-6816)。