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农业作物成熟度实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:农业作物成熟度实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:563张图片 验证集:161张图片 测试集:80张图片 总计:804张图片 • 训练集:563张图片 • 验证集:161张图片 • 测试集:80张图片 • 总计:804张图片 • 分类类别: bfullyripened: b类作物完全成熟状态 bgreen: b类作物绿色未成熟状态 bhalfripened: b类作物半成熟状态 lfullyripened: l类作物完全成熟状态 lgreen: l类作物绿色未成熟状态 lhalfripened: l类作物半成熟状态 • bfullyripened: b类作物完全成熟状态 • bgreen: b类作物绿色未成熟状态 • bhalfripened: b类作物半成熟状态 • lfullyripened: l类作物完全成熟状态 • lgreen: l类作物绿色未成熟状态 • lhalfripened: l类作物半成熟状态 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形点标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于农业图像数据库,细节清晰,适用于模型训练。 二、适用场景 • 农业AI监测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别作物部分并分类成熟度的AI模型,辅助农民进行精准农业管理。 • 精准农业应用研发:集成至农业智能平台,提供实时作物状态识别功能,优化灌溉、施肥和收获时间。 • 学术研究与创新:支持农业科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习作物识别和成熟度评估的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片均经过精确标注,确保实例分割边界准确,类别分类正确。涵盖两种作物类型(b和l)和三种成熟度状态(完全成熟、绿色未成熟、半成熟),具有高度多样性,提升模型泛化能力。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接加载使用,支持实例分割任务,并可扩展到其他计算机视觉任务。 • 农业价值突出:专注于作物成熟度检测,为智能农业、自动化收获和作物健康监测提供关键数据支持,具有重要的实际应用价值。
交通场景目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:交通场景目标检测数据集 图片数量:训练集:2000张图片 分类类别:桥梁、建筑、汽车、汽车组、动态对象、围栏、地面、护栏、人、杆子、杆子组、道路、天空、静态对象、地形、交通灯、交通标志、卡车、隧道、植被、墙 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景采集。 二、适用场景 自动驾驶车辆感知系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别交通场景中各种对象的AI模型,如汽车、行人、交通标志等,提升自动驾驶系统的环境感知能力。 交通监控与管理系统:集成至交通监控平台,提供实时对象检测功能,用于交通流量分析、事件检测和安全管理。 智能城市基础设施管理:应用于城市规划和基础设施维护,检测建筑、道路、植被等对象的状态。 计算机视觉学术研究与教育:支持目标检测算法的研究和开发,适用于高校和培训机构的课程项目。 三、数据集优势 类别丰富多样:涵盖21个常见交通和城市环境类别,包括车辆、行人、基础设施等,确保模型能够学习多种对象特征。 标注格式通用:采用YOLO标注格式,兼容主流深度学习框架(如YOLO、Darknet等),便于直接加载和使用。 实际应用价值高:专注于交通场景,为自动驾驶、智能交通等前沿领域提供高质量数据支撑。 数据规模适用:提供2000张训练图片,适合中小规模模型训练和验证。
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