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YOLO目標(biāo)檢測——棉花病蟲害數(shù)據(jù)集+已標(biāo)注txt格式標(biāo)簽下載分享

2年前作者：YOLO數(shù)據(jù)集工作室分類：Toy博客閱讀(54)違法舉報

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實際項目應(yīng)用：棉花病蟲害防治

數(shù)據(jù)集說明：棉花病蟲害檢測數(shù)據(jù)集，真實場景的高質(zhì)量圖片數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)場景豐富

標(biāo)簽說明：使用lableimg標(biāo)注軟件標(biāo)注，標(biāo)注框質(zhì)量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三種格式標(biāo)簽，分別存放在不同文件夾下，可以直接用于YOLO系列的目標(biāo)檢測。

其他：附贈YOLO環(huán)境部署、訓(xùn)練案例教程和數(shù)據(jù)集劃分腳本，可以根據(jù)需求自行劃分訓(xùn)練集、驗證集、測試集。

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基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的玉米病蟲害檢測系統(tǒng)（Python+PySide6界面+訓(xùn)練代碼）
摘要：本文介紹了一種基于深度學(xué)習(xí)的玉米病蟲害檢測系統(tǒng)系統(tǒng)的代碼，采用最先進的YOLOv8算法并對比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的結(jié)果·，能夠準(zhǔn)確識別圖像、視頻、實時視頻流以及批量文件中的玉米病蟲害。文章詳細(xì)解釋了YOLOv8算法的原理，并提供了相應(yīng)的Python實現(xiàn)代碼、
2024年02月22日
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基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲害識別系統(tǒng)
今天向大家介紹一個幫助往屆學(xué)生完成的畢業(yè)設(shè)計項目，基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲害識別系統(tǒng) 。及時、準(zhǔn)確地診斷植物病害，對于防止農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的損失和農(nóng)產(chǎn)品的損失或減少具有重要作用。為了解決這類問題，可以使用基于機器學(xué)習(xí)的方法。近年來，在圖像處理中應(yīng)用尤
2024年02月04日
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高光譜 | 礦物識別和分類標(biāo)簽數(shù)據(jù)制作、農(nóng)作物病蟲害數(shù)據(jù)分類、土壤有機質(zhì)含量回歸與制圖、木材含水量評估和制圖
本課程提供一套基于Python編程工具的高光譜數(shù)據(jù)處理方法和應(yīng)用案例。本課程涵蓋高光譜遙感的基礎(chǔ)、方法和實踐?；A(chǔ)篇以學(xué)員為中心，用通俗易懂的語言解釋高光譜的基本概念和理論，旨在幫助學(xué)員深入理解科學(xué)原理。方法篇結(jié)合Python編程工具，專注于解決高頻技術(shù)難題
2024年02月12日
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基于web的亞熱帶常見自然林病蟲害識別系統(tǒng)——開篇
隨著年底的到來，我相信越來越多的小伙伴也要開始著手自己的畢業(yè)設(shè)計，這里打算分享我自己的畢業(yè)設(shè)計，以及我的二次開發(fā)創(chuàng)作的項目，為大家的畢業(yè)設(shè)計提供一定的參考，如果有畢業(yè)問題相關(guān)的小伙伴也可以及時跟我溝通，我會及時回復(fù)大家！開篇我先介紹一下我的畢
2024年01月20日
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基于Python+djangoAI 農(nóng)作物病蟲害預(yù)警系統(tǒng)智能識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)（源碼＆教程）
? ? 隨著科技的發(fā)展，機器學(xué)習(xí)技術(shù)在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用有助于提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的成本。本文針對農(nóng)作物健康識別問題，提出一種基于機器學(xué)習(xí)方法的農(nóng)作健康識別系統(tǒng)，以實現(xiàn)對農(nóng)作物生長狀況的監(jiān)測
2024年02月11日
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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物病蟲害圖像識別（Opencv，Pytorch，Tensorflow，MobileNetV3）
最近做了一個農(nóng)作物蟲害圖像識別的程序，在此分享一下。本文用到的深度學(xué)習(xí)框架為Tensorflow2，Opencv等等！使用的數(shù)據(jù)集共有61種類別，分別代表不同的蟲害類別。使用的網(wǎng)絡(luò)模型為moblienetv3. Bi 設(shè) Dai 坐效果視頻如下所示：農(nóng)作物蟲害圖像識別代碼如下所示：
2024年02月11日
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【深度學(xué)習(xí)】yolo-World，數(shù)據(jù)標(biāo)注，zeroshot，目標(biāo)檢測
倉庫：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World 下載權(quán)重：倉庫下載和環(huán)境設(shè)置下載倉庫：使用以下命令從 GitHub 上克隆倉庫：創(chuàng)建并激活環(huán)境：首先，創(chuàng)建一個名為 yoloword1 的 Conda 環(huán)境，并激活它：安裝依賴項安裝 PyTorch 和 Gradio ：使用以下命令安裝 PyTorch 和 Gradio：安裝 YOLO-W
2024年04月28日
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YOLO目標(biāo)檢測——VOC2007數(shù)據(jù)集+已標(biāo)注VOC格式標(biāo)簽下載分享
VOC2007數(shù)據(jù)集是一個經(jīng)典的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了20個常見的目標(biāo)類別，涵蓋了人、動物、交通工具等多個領(lǐng)域，共同11220圖片。使用lableimg標(biāo)注軟件標(biāo)注，標(biāo)注框質(zhì)量高，標(biāo)簽格式為VOC格式（即xml標(biāo)簽），可以直接用于YOLO系列的目標(biāo)檢測。數(shù)據(jù)集點擊下載：YOLO目
2024年02月09日
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YOLO目標(biāo)檢測——口罩規(guī)范佩戴數(shù)據(jù)集+已標(biāo)注xml和txt格式標(biāo)簽下載分享
實際項目應(yīng)用：疫情防控、智能安檢、公共場所監(jiān)控場景下的大密度人群檢測是否佩戴口罩數(shù)據(jù)集說明：人臉口罩規(guī)范佩戴數(shù)據(jù)集，真實場景的高質(zhì)量圖片數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)場景豐富，含有正確佩戴口罩、未正確佩戴口罩和沒佩戴口罩圖片標(biāo)簽說明：使用lableimg標(biāo)注軟件標(biāo)注，標(biāo)
2024年02月09日
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YOLOV3 SPP 目標(biāo)檢測項目(針對xml或者yolo標(biāo)注的自定義數(shù)據(jù)集)
項目下載地址：YOLOV3 SPP網(wǎng)絡(luò)對自定義數(shù)據(jù)集的目標(biāo)檢測(標(biāo)注方式包括xml或者yolo格式) 目標(biāo)檢測邊界框的表現(xiàn)形式有兩種： YOLO(txt) ：第一個為類別，后面四個為邊界框，x，y中心點坐標(biāo)以及h，w的相對值 ?xml文件：類似于網(wǎng)頁的標(biāo)注文件，里面會存放圖像名稱、高度寬度信息
2024年02月04日
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