通用农作物叶片病害YOLO数据集下载 | 农业AI检测训练集 – 幽络源电子资料

概述

在农业智能化发展的今天，利用计算机视觉技术进行作物病害检测已成为研究热点。幽络源特别分享这份”通用农作物叶片病害YOLO数据集”，专为YOLO系列目标检测算法优化设计。本数据集经过专业采集和严格标注，可帮助研究人员和开发者快速构建高精度的农作物病害识别模型，大幅降低农业AI项目的开发门槛。

主要内容

数据集基本信息

• ​​适用算法​​：YOLOv3/YOLOv4/YOLOv5/YOLOv7/YOLOv8等系列
• ​​数据规模​​：
  • 训练集：13,770张高质量病害叶片图像
  • 测试集：256张（用于模型性能评估）
  • 验证集：256张（用于训练过程验证）

病害类别覆盖

1. ​​叶枯病​​：叶片边缘或整体枯黄症状
2. ​​灰斑病​​：叶片表面出现灰色斑点特征
3. ​​锈病​​：典型的锈色粉状病斑表现

结语

这份由幽络源精心整理的农作物病害数据集，是开展农业AI视觉检测研究的理想起点。无论您是进行学术研究还是商业项目开发，都能从中获得可靠的数据支持。我们建议使用者可以结合数据增强技术，进一步提升模型的泛化能力。

如果您需要获取更多AI训练数据集或技术指导，欢迎加入我们的技术交流QQ群307531422。在这里，您可以与幽络源社区的专业开发者交流YOLO算法调优经验，获取最新电子资料分享，共同探索农业智能化的前沿技术。期待您的加入，让我们一起推动AI技术在农业领域的创新应用！

下载链接

https://pan.quark.cn/s/ae0e837054cc

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