番茄叶病害识别数据集 | 目标检测 | 计算机视觉、AI应用

【番茄叶病害识别数据集 | 目标检测 | 计算机视觉、AI应用】

今天为大家分享一套番茄叶病害识别数据集，适合计算机视觉、AI应用研究使用。

📊 数据集标签信息

• 检测类别数（nc）：21
• Tomato_Yellow_Leaf_Curl_Virus
• Septoria_leaf_spot
• Bacterial_spot
• healthy（健康）
• powdery_mildew
• Early_blight
• Target_Spot
• Spider_mites Two-spotted_spider_mite
• … 共21个类别

📊 数据集概览

• 数据集名称：番茄叶病害识别数据集
• 任务类型：目标检测
• 应用领域：计算机视觉、AI应用

🔬 适用场景

1. Tomato_Yellow_Leaf_Curl_Virus, Septoria_leaf_spot, Bacterial_spot等多类目标的智能检测
2. 计算机视觉算法研究与优化
3. 目标检测模型训练与部署
4. 目标检测模型训练与部署

💡 数据集亮点

本数据集聚焦番茄叶病害识别场景，包含21个检测类别，涵盖Tomato_Yellow_Leaf_Curl_Virus, Septoria_leaf_spot, Bacterial_spot等核心目标，是计算机视觉、AI应用研究领域的刚需数据集，通过该数据集训练的目标检测模型可实现精准识别与检测。

📥 获取方式

登录网站后即可免费获取网盘下载地址，一键下载即用。

🏷️ 标签

#目标检测 #计算机视觉 #番茄叶病害识别数据集 #数据集 #YOLO #计算机视觉

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