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asp网站 打开,网盘 商业网站建设案例课程 下载,flash 制作网站,用flask做的网站一. 前言 本篇博客是《基于YOLOv12番茄农作物病害检测系统》系列文章之《番茄农作物病害检测数据集说明(含下载链接)》#xff0c;网上有很多番茄农作物病害检测数据集的数据#xff0c;百度一下#xff0c;一搜一大堆#xff0c;但质量参差不齐#xff0c;很多不能用网上有很多番茄农作物病害检测数据集的数据百度一下一搜一大堆但质量参差不齐很多不能用即使一个一个的看也会浪费很多时间才有可能辨别出有用的数据集。为了方便你我他本博客将分享一个由我自己整理的番茄农作物病害检测数据可直接应用到目标检测算法比如yolo系列中当然也可以应用到分类模型中数据集总共有381张图片并包含它的高质量标注文件。数据质量非常高甚至可应用到工业落地的项目中。二. 番茄农作物病害检测类别说明在番茄农作物病害检测识别算法开发中我们需要定义番茄农作物病害的行为类别项目将番茄农作物病害状态分为9种names: [Early Blight, Healthy, Late Blight, Leaf Miner, Leaf Mold, Mosaic Virus, Septoria, Spider Mites, Yellow Leaf Curl Virus]为了便于大家理解下面给出实际应用中的效果图三. 番茄农作物病害检测数据集下载数据包含内容番茄农作物病害检测数据集数据集总共有4091张图片其中验证集613张训练集3079张测试集399张都有相应的标注文件四. 深度学习YOLOv12神经网络实现番茄农作物病害检测和识别参考文章番茄农作物病害检和识别2基于深度学习YOLOv12神经网络实现番茄农作物病害检测和识别(含训练代码和数据集)https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/156340167?spm1001.2014.3001.5501五. 基于GUI交互界面实现番茄农作物病害检测和识别参考文章番茄农作物病害检测和识别3基于深度学习YOLOv12神经网络实现番茄农作物病害检测和识别(含训练代码、数据集和GUI交互界面)https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/156340167?spm1001.2014.3001.5501项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出➷➷➷https://www.bilibili.com/video/BV16aByBXEgE/​