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????近期，小海帶在空閑之余收集整理了一批農(nóng)業(yè)作物開源數(shù)據(jù)集資源供大家參考。?整理不易，小伙伴們記得一鍵三連喔?。?！????
一、農(nóng)作物圖像分類（小麥、水稻、甘蔗、玉米等）
下載鏈接：http://suo.nz/33oB1C
數(shù)據(jù)集（作物圖像）包含每種農(nóng)業(yè)作物（玉米、小麥、黃麻、水稻和甘蔗）的 40 多張圖像 數(shù)據(jù)集（kag2）包含每類作物圖像的 159 多張?jiān)鰪?qiáng)圖像。增強(qiáng)包括水平翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、水平平移、垂直平移。
二、玉米葉感染數(shù)據(jù)集
下載鏈接：http://suo.nz/3aZ0xg
收集了部分被秋粘蟲等害蟲感染的玉米葉片圖像。有 Healthy 和 Infected 文件夾，每個文件夾都包含各自的圖像。此外，還使用 VoTT 為受感染的圖像準(zhǔn)備了注釋文件。
三、5種不同的水稻圖像數(shù)據(jù)集
下載鏈接：http://suo.nz/349aVN
? 使用了 Arborio、Basmati、Ipsala、Jasmine 和 Karacadag 水稻品種。? 數(shù)據(jù)集(1) 有75K 幅圖像，包括每個水稻品種的15K 幅圖像。數(shù)據(jù)集（2）有 12 個形態(tài)特征、4 個形狀特征和 90 個顏色特征。
四、仙人掌航拍圖片數(shù)據(jù)集
下載鏈接：http://suo.nz/2VSnYx
在此數(shù)據(jù)集中，展示了 16,000 多個用于植物識別或分類的柱狀仙人掌 (Neobuxbaumia tetetzo) 示例。
五、DeepWeeds 雜草類型分類數(shù)據(jù)集
下載鏈接：http://suo.nz/2OmaTQ
數(shù)據(jù)集包含 17,509 張圖像，這些圖像捕捉了八種原產(chǎn)于澳大利亞的不同雜草以及鄰近的植物群。選定的雜草品種是昆士蘭州牧草地的本地品種。它們包括：“中國蘋果”、“蛇草”、“馬纓丹”、“刺金合歡”、“暹羅草”、“白花菊”、“橡膠藤”和“帕金森屬植物”。這些圖像是從昆士蘭以下地點(diǎn)的雜草侵?jǐn)_中收集的：“Black River”、“Charters Towers”、“Cluden”、“Douglas”、“Hervey Range”、“Kelso”、“McKinlay”和“Paluma”。
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-443994.html
??????【算法創(chuàng)新&算法訓(xùn)練&論文投稿】相關(guān)鏈接??????
?【YOLO創(chuàng)新算法嘗新系列】?
???美團(tuán)出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming（超越Y(jié)OLOv7、v8）
???官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法來啦（尖端SOTA模型）
???改進(jìn)YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升檢測精度（漲點(diǎn)必備）
——————————————??【重磅干貨來襲】??——————————————
??一、主干網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合ConvNeXt結(jié)構(gòu)（純卷積|超越Swin）
2.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合MobileOne結(jié)構(gòu)（高性能骨干|僅需1ms）
3.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合Swin Transformer V2（漲點(diǎn)神器）
4.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合BotNet（Transformer）
5.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之GSConv+Slim Neck（優(yōu)化成本）
6.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子Involution（CVPR 2021）
7.目標(biāo)檢測算法——YOLOv7改進(jìn)|增加小目標(biāo)檢測層
8.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5改進(jìn)|增加小目標(biāo)檢測層
9.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/v7改進(jìn)之結(jié)合最強(qiáng)視覺識別模塊CotNet（Transformer）
10.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/v7/v8改進(jìn)結(jié)合即插即用的動態(tài)卷積ODConv（小目標(biāo)漲點(diǎn)神器）
?? 持續(xù)更新中……
??二、輕量化網(wǎng)絡(luò)（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?RepVGG（速度飆升）
2.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?PP-LCNet（輕量級CPU網(wǎng)絡(luò)）
3.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合輕量化網(wǎng)絡(luò)MobileNetV3（降參提速）
4.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)|結(jié)合輕量型網(wǎng)絡(luò)ShuffleNetV2
5.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合輕量型Ghost模塊
?? 持續(xù)更新中……
??三、注意力機(jī)制（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5改進(jìn)之結(jié)合CBAM注意力機(jī)制
2.目標(biāo)檢測算法——YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合CBAM注意力機(jī)制
3.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7之結(jié)合CA注意力機(jī)制
4.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合ECA注意力機(jī)制
5.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合NAMAttention（提升漲點(diǎn)）
6.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合GAMAttention
7.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合無參注意力SimAM（漲點(diǎn)神器）
8.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合Criss-Cross Attention
9.?目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?SOCA（單幅圖像超分辨率）
?? 持續(xù)更新中……
??四、檢測頭部改進(jìn)（持續(xù)更新中）????
1.魔改YOLOv5/v7高階版（魔法搭配+創(chuàng)新組合）——改進(jìn)之結(jié)合解耦頭Decoupled_Detect
2.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合漲點(diǎn)Trick之ASFF（自適應(yīng)空間特征融合）
?? 持續(xù)更新中……
??五、空間金字塔池化（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?ASPP（空洞空間卷積池化金字塔）
2.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合特征提取網(wǎng)絡(luò)RFBNet（漲點(diǎn)明顯）
?? 持續(xù)更新中……
??六、損失函數(shù)及NMS改進(jìn)（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)|將IOU Loss替換為EIOU Loss
2.目標(biāo)檢測算法——助力漲點(diǎn) | YOLOv5改進(jìn)結(jié)合Alpha-IoU
3.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合SIoU
4.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5將NMS替換為DIoU-NMS
5.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/v7/v8改進(jìn)結(jié)合漲點(diǎn)Trick之Wise-IoU（超越CIOU/SIOU）
?? 持續(xù)更新中……
??七、其他創(chuàng)新改進(jìn)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????
1.手把手教你搭建屬于自己的PyQt5-YOLOv5目標(biāo)檢測平臺（保姆級教程）
2.YOLO算法改進(jìn)之結(jié)合GradCAM可視化熱力圖（附詳細(xì)教程）
3.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合SPD-Conv（低分辨率圖像和小目標(biāo)漲點(diǎn)明顯）
4.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之更換FReLU激活函數(shù)
5.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合BiFPN
?? 持續(xù)更新中……
??八、算法訓(xùn)練相關(guān)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（保姆級教程）
2.人工智能前沿——玩轉(zhuǎn)OpenAI語音機(jī)器人ChatGPT（中文版）
3.深度學(xué)習(xí)之語義分割算法（入門學(xué)習(xí)）
4.知識經(jīng)驗(yàn)分享——YOLOv5-6.0訓(xùn)練出錯及解決方法（RuntimeError）
5.目標(biāo)檢測算法——將xml格式轉(zhuǎn)換為YOLOv5格式txt
6.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7如何改變bbox檢測框的粗細(xì)大小
7.人工智能前沿——6款A(yù)I繪畫生成工具
8.YOLOv5結(jié)合人體姿態(tài)估計(jì)
9.超越Y(jié)OLOv5，0.7M超輕量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）
10.目標(biāo)檢測算法——收藏|小目標(biāo)檢測的定義（一）
11.目標(biāo)檢測算法——收藏|小目標(biāo)檢測難點(diǎn)分析（二）
12.目標(biāo)檢測算法——收藏|小目標(biāo)檢測解決方案（三）
?? 持續(xù)更新中……
??九、數(shù)據(jù)資源相關(guān)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——小目標(biāo)檢測相關(guān)數(shù)據(jù)集（附下載鏈接）
2.目標(biāo)檢測算法——3D公共數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
3.目標(biāo)檢測算法——3D公共數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
4.目標(biāo)檢測算法——行人檢測&人群計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)
5.目標(biāo)檢測算法——遙感影像數(shù)據(jù)集資源匯總（附下載鏈接）
6.目標(biāo)檢測算法——自動駕駛開源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
7.目標(biāo)檢測算法——自動駕駛開源數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
8.目標(biāo)檢測算法——圖像分類開源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
9.目標(biāo)檢測算法——醫(yī)學(xué)圖像開源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
10.目標(biāo)檢測算法——工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集匯總1（附下載鏈接）
11.目標(biāo)檢測算法——工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集匯總2（附下載鏈接）
12.目標(biāo)檢測算法——垃圾分類數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
13.目標(biāo)檢測算法——人臉識別數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
14.目標(biāo)檢測算法——安全帽識別數(shù)據(jù)集（附下載鏈接）
15.目標(biāo)檢測算法——人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
16.目標(biāo)檢測算法——人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
17.目標(biāo)檢測算法——車輛牌照識別數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
18.目標(biāo)檢測算法——車輛牌照識別數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
19.收藏 | 機(jī)器學(xué)習(xí)公共數(shù)據(jù)集集錦（附下載鏈接）
20.目標(biāo)檢測算法——圖像分割數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
21.目標(biāo)檢測算法——圖像分割數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
22.收藏 | 自然語言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
23.自然語言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
24.自然語言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 3（附下載鏈接）
25.自然語言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 4（附下載鏈接）
26.目標(biāo)檢測算法——關(guān)鍵點(diǎn)檢測數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
27.目標(biāo)檢測算法——圖像去霧開源數(shù)據(jù)集匯總（速速收藏）
28.目標(biāo)檢測算法——圖像去噪開源數(shù)據(jù)集匯總（速速收藏）
?? 持續(xù)更新中……
??十、論文投稿相關(guān)項(xiàng)目（持續(xù)更新中）????
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42.【3】SCI易中期刊推薦——人工智能領(lǐng)域（中科院1區(qū)）
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45.【6】SCI易中期刊推薦——人工智能&神經(jīng)科學(xué)&機(jī)器人學(xué)（中科院3區(qū)）
46.【7】SCI易中期刊推薦——計(jì)算機(jī) | 人工智能（中科院4區(qū)）
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?? 持續(xù)更新中……
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