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无人机水稻病害区域检测 水稻田目标检测YOLO数据集 AI深度学习数据集第10811期
水稻田目标检测YOLO数据集项目详情任务类型目标检测类别数量1分类类别名称水稻田图片总量6900张数据集划分7:1:2分配 训练集4830张 验证集690张 测试集1380张标注格式YOLO txt格式、VOC xml格式可直接用于模型训练应用领域耕地资源调查、卫星遥感农田识别、水稻种植区域统计、国土农业测绘数据集简介该数据集为农田遥感图像目标检测数据集采集自高空遥感影像真实还原不同区域水稻田的地表外观特征。针对水稻田区域做框选标注涵盖不同季节、不同光照、不同地块边界的遥感实拍画面场景覆盖范围广。标注优势标注结果可直接用于YOLO系列目标检测模型训练无需额外格式转换大幅减少数据预处理工作量。数据集标注质量稳定边界框贴合地块轮廓模型可以精准区分水稻种植区域与其他土地类型降低识别误差。模型训练效果使用YOLO26完成训练后模型检测精度表现良好能够快速定位遥感图像内水稻田区域支撑耕地面积自动统计。除水稻田主体外数据集保留完整地表背景让模型在道路、林地、裸地等复杂背景干扰下依旧保持稳定检测效果。数据集划分与拓展用途支持训练集、验证集、测试集按7:1:2科学划分图片总数充足方便用户复现训练流程并对比不同算法效果。该数据集可拓展用于农作物种植面积普查、耕地变化动态监测、农业规划分析、遥感土地分类等多项任务。YOLO配置文件# 目标检测数据集配置 names: 0: 水稻田YOLO26训练代码示例from ultralytics import YOLO # 加载YOLO26目标检测模型 model YOLO(yolo26n.pt) # 启动模型训练 model.train( data数据集配置.yaml, epochs100, imgsz640, batch8 )#水稻田 #目标检测 #遥感影像 #耕地调查 #农田识别
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