桃果实病害检测数据集

本数据集面向桃园果园的病虫害智能巡检场景，采集自然光照下桃果实图像，标注褐腐病、健康果实、穿孔病三类目标，共3914张图像、5778个标注框，适用于移动端或无人机巡检设备。

数据集概览

• 数据集名称：桃果实病害检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：3,914 张
• 标注框总数：5,778 个
• 标注类别：3 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR

检测类别

• brown_rot —— 褐腐病
• healty_Peach —— 健康果实
• shot_hole —— 穿孔病

应用场景

1. 智慧桃园病虫害识别与预警
2. 桃子采收期品质分级与分拣
3. 农业AI果实病害识别算法研究
4. 果园无人机巡检视觉系统训练

数据集特点

• 图像规模充足，覆盖真实田间/工业场景
• YOLO 格式标注，开箱即可用于模型训练
• 按标准比例划分训练集/验证集/测试集

获取方式

🏷️ 标签

#目标检测 #农业识别 #果实病害 #桃树种植