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智慧农业玉米病害识别数据集 玉米叶片斑病数据集 玉米叶片病害实例分割 YOLO数据集第10818期
玉米叶片病害实例分割YOLO数据集项目详情任务类型实例分割类别数量4分类类别名称玉米灰斑病、健康玉米、玉米叶条纹病、玉米大斑病图片总量2500张数据集划分7:1:2分配 训练集1750张 验证集250张 测试集500张标注格式YOLO掩码txt格式、VOC xml格式可直接用于模型训练应用领域玉米病害识别、农作物病虫害监测、智慧农业、作物健康评估、植保无人机巡检数据集简介该数据集为玉米叶片病害实例分割数据集采集自真实玉米田间叶片画面真实反映不同病害在叶片上的发病特征。针对灰斑病、健康叶、叶条纹病、大斑病四类叶片区域做像素级掩码标注覆盖不同生长阶段与光照条件下的实拍图像。标注优势标注结果可直接用于 YOLO 系列实例分割模型训练无需额外格式转换极大降低数据准备成本。数据集掩码标注质量稳定轮廓贴合病斑区域模型能够清晰区分不同病害类型与健康叶片减少病害误判。模型训练效果使用 YOLO26-seg 完成训练后模型分割精度表现良好能够快速定位叶片病害区域的轮廓与面积。除病斑区域外数据集保留完整叶片与田间背景信息便于模型在复杂叶脉纹理与自然光照下保持稳定分割。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。该数据集可进一步用于玉米病害早期预警、病害严重度分级、农药精准施用、抗病品种筛选等多项延伸任务。YOLO配置文件# 实例分割数据集配置 names: 0: 玉米灰斑病 1: 健康玉米 2: 玉米叶条纹病 3: 玉米大斑病YOLO26训练代码示例from ultralytics import YOLO # 加载YOLO26实例分割模型 model YOLO(yolo26n-seg.pt) # 启动模型训练 model.train( data数据集配置.yaml, epochs100, imgsz640, batch8 )#玉米病害 #实例分割 #病虫害监测 #智慧农业 #植保巡检
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