蓝莓病虫害检测数据集

本数据集面向蓝莓病虫害检测场景的目标检测任务，涵盖21个检测类别，总计861张标注图像。数据集适用于相关领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

• 数据集名称：蓝莓病虫害检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：861 张
• 标注类别：21 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / YOLOv11 / RT-DETR
• 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含21个检测类别，各类别标注分布如下：

• 葡萄霜霉病
• 香蕉叶斑病
• 蓝莓健康
• 蓝莓锈病
• 橄榄健康
• 病害
• 咖啡锈病
• 朝鲜蓟虫害
• 朝鲜蓟健康
• 姜根结线虫
• 橄榄实蝇
• 咖啡健康
• 树莓虫害
• 可可健康
• 姜健康
• 番茄健康
• 番茄虫害
• 树莓健康
• 香蕉健康
• 葡萄健康
• 可可Moniliasis

技术规格

• 标注格式：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
• 数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
• 数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. 目标检测模型训练：使用本数据集训练目标检测模型，实现相关目标的自动识别
2. 算法研究：作为目标检测算法的基准数据集，用于性能评估与横向对比
3. 工程应用：支持智能检测系统的开发与部署
4. 教学与科研：适用于计算机视觉、深度学习等领域的科研项目与课程实践

数据集特点

• 即开即用：YOLO格式标注，无需额外格式转换，下载后可直接用于模型训练
• 标准数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集

获取方式

登录后通过夸克网盘下载，提取码yolo。

🏷️ 标签
#农业识别 #目标检测 #YOLO数据集 #植物病害 #作物检测 #计算机视觉