植物病害数据集大类叶片病害数据集 1.水稻病害数据集 9类 44229 Yolo 2.柑橘叶片病害检测数据集 5类 5588 Yolo 3.小麦病害数据集 yolo 904 12类 玉米病害4类9千张

一，水稻类数据集

1水稻叶病害数据集（目标检测，yolo可使用） 1:水稻叶病害数据集 train文件夹（44229张），test文件夹（4741张），valid文件夹（6000张） 数据集有：Blasst（稻瘟病）、Blight（枯萎病）、Brown Spot（褐斑病）、Dead Heart（枯心病）、Downy（露珠病）、False（假烟病）、Sheath Blight（鞘病）、Streak（叶纹病）、Tungro（东南亚稻田病或水稻东格鲁病毒病），一共九种病害图像和对应的打好的标注， 还有一种是正常的水稻叶，即normal1

水稻叶病害检测数据集介绍

数据集概述

此数据集专为水稻叶病害检测设计，包含了多种水稻叶病害的高清图像及相应的标注文件。数据集分为训练集、验证集和测试集三个部分，涵盖了九种常见的水稻叶病害以及正常水稻叶的状态。该数据集可以用于基于YOLO的目标检测算法模型训练。

数据集特点
  • 高清影像：所有图像均为高清影像，适合用于精确的病害检测。
  • 详细标注：每张图像都标注了不同病害的位置，可以用于训练模型来识别这些病害。
  • 多样性：涵盖了不同病害类型和不同生长阶段的水稻叶，适用于多种环境下的应用。
  • 直接可用性：数据集已按照标准YOLO TXT格式标注，无需进一步处理即可直接用于模型训练。
  • 多类别：数据集中标注了十种类别，适合进行多目标检测任务。
数据集统计

数据集结构

RiceLeafDiseaseDetectionDataset/
├── images/  # 图像文件
│   ├── train/  # 训练集图像
│   │   ├── image_00001.jpg
│   │   ├── image_00002.jpg
│   │   └── ...
│   ├── val/  # 验证集图像
│   │   ├── image_00001.jpg
│   │   ├── image_00002.jpg
│   │   └── ...
│   └── test/  # 测试集图像
│       ├── image_00001.jpg
│       ├── image_00002.jpg
│       └── ...
└── labels/  # YOLO格式标注文件夹
    ├── train/  # 训练集标签
    │   ├── image_00001.txt
    │   ├── image_00002.txt
    │   └── ...
    ├── val/  # 验证集标签
    │   ├── image_00001.txt
    │   ├── image_00002.txt
    │   └── ...
    └── test/  # 测试集标签
        ├── image_00001.txt
        ├── image_00002.txt
        └── ...
标注格式示例
YOLO格式

每行表示一个物体的边界框和类别：

class_id cx cy w h
  • class_id：类别ID（从0开始编号）
    • 0: Blasst
    • 1: Blight
    • 2: Brown Spot
    • 3: Dead Heart
    • 4: Downy
    • 5: False
    • 6: Sheath Blight
    • 7: Streak
    • 8: Tungro
    • 9: Normal
  • cx：目标框中心点x坐标 / 图像宽度。
  • cy：目标框中心点y坐标 / 图像高度。
  • w：目标框宽度 / 图像宽度。
  • h：目标框高度 / 图像高度。

例如：

0 0.453646 0.623148 0.234375 0.461111
1 0.553646 0.723148 0.134375 0.361111
2 0.353646 0.823148 0.154375 0.261111
使用该数据集进行模型训练
1. 数据预处理与加载

首先，我们需要加载数据并将其转换为适合YOLOv5等模型使用的格式。假设你已经安装了PyTorch和YOLOv5。

import os
from PIL import Image
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms

class RiceLeafDiseaseDetectionDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_dir, label_dir, transform=None):
        self.image_dir = image_dir
        self.label_dir = label_dir
        self.transform = transform
        self.image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg')]

    def __len__(self):
        return len(self.image_files)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.image_files[idx]
        img_path = os.path.join(self.image_dir, img_name)
        label_path = os.path.join(self.label_dir, img_name.replace('.jpg', '.txt'))

        # 加载图像
        image = Image.open(img_path).convert('RGB')
        if self.transform:
            image = self.transform(image)

        # 加载标注
        with open(label_path, 'r') as file:
            lines = file.readlines()
            boxes = []
            labels = []
            for line in lines:
                class_id, cx, cy, w, h = map(float, line.strip().split())
                xmin = (cx - w / 2) * image.width
                ymin = (cy - h / 2) * image.height
                xmax = (cx + w / 2) * image.width
                ymax = (cy + h / 2) * image.height
                boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
                labels.append(int(class_id))

        boxes = torch.tensor(boxes, dtype=torch.float32)
        labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.int64)

        return image, boxes, labels

# 数据增强
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((640, 640)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 创建数据集
train_dataset = RiceLeafDiseaseDetectionDataset(image_dir='RiceLeafDiseaseDetectionDataset/images/train/', label_dir='RiceLeafDiseaseDetectionDataset/labels/train/', transform=transform)
val_dataset = RiceLeafDiseaseDetectionDataset(image_dir='RiceLeafDiseaseDetectionDataset/images/val/', label_dir='RiceLeafDiseaseDetectionDataset/labels/val/', transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=4)
2. 构建模型

我们可以使用YOLOv5模型进行目标检测任务。假设你已经克隆了YOLOv5仓库，并按照其文档进行了环境设置。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

创建数据配置文件 data/rice_leaf_disease_detection.yaml：

train: path/to/RiceLeafDiseaseDetectionDataset/images/train
val: path/to/RiceLeafDiseaseDetectionDataset/images/val
test: path/to/RiceLeafDiseaseDetectionDataset/images/test  # 如果没有单独的测试集，可使用验证集作为测试集

nc: 10  # 类别数
names: ['Blasst', 'Blight', 'Brown Spot', 'Dead Heart', 'Downy', 'False', 'Sheath Blight', 'Streak', 'Tungro', 'Normal']
3. 训练模型

使用YOLOv5进行训练。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data/rice_leaf_disease_detection.yaml --weights yolov5s.pt --cache
4. 评估模型

在验证集上评估模型性能。

python val.py --img 640 --batch 16 --data data/rice_leaf_disease_detection.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --task test
5. 推理

使用训练好的模型进行推理。

python detect.py --source path/to/test/image.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.5

实验报告

实验报告应包括以下内容：

  1. 项目简介：简要描述项目的背景、目标和意义。
  2. 数据集介绍：详细介绍数据集的来源、规模、标注格式等。
  3. 模型选择与配置：说明选择的模型及其配置参数。
  4. 训练过程：记录训练过程中的损失变化、学习率调整等。
  5. 评估结果：展示模型在验证集上的性能指标（如mAP、准确率）。
  6. 可视化结果：提供一些典型样本的检测结果可视化图。
  7. 结论与讨论：总结实验结果，讨论可能的改进方向。
  8. 附录：包含代码片段、图表等补充材料。

依赖库

确保安装了以下依赖库：

pip install torch torchvision
pip install -r yolov5/requirements.txt

总结

这个水稻叶病害检测数据集提供了丰富的标注数据，非常适合用于训练和评估病害检测模型。通过YOLOv5框架，可以方便地构建和训练高性能的病害检测模型。实验报告可以帮助你更好地理解和分析模型的表现，并为进一步的研究提供参考。由于数据集规模较大且多样，建议在训练过程中使用数据增强技术以提高模型的泛化能力。

二， 柑橘叶片病害检测数据集

柑橘叶片病害检测数据集】nc=5 标签names: ['Melanose', 'black spot', 'canker', 'greening', 'healthy']
名称：【‘黑色素'，'黑点'，'溃烂'，'绿色'，'健康'’】共5588张，，按8:1:1比例划分（train;4470张，val：558张，test：560张标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。

柑橘叶片病害检测数据集介绍

数据集概述

此数据集专为柑橘叶片病害检测设计，包含了五种常见病害类型的高清图像及相应的标注文件。数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，涵盖了多种病害类型以及健康叶片的状态。该数据集可以用于基于YOLO的目标检测算法模型训练。

数据集特点
  • 高清影像：所有图像均为高清影像，适合用于精确的病害检测。
  • 详细标注：每张图像都标注了不同病害的位置，可以用于训练模型来识别这些病害。
  • 多样性：涵盖了不同病害类型和不同生长阶段的柑橘叶片，适用于多种环境下的应用。
  • 直接可用性：数据集已按照标准YOLO TXT格式标注，无需进一步处理即可直接用于模型训练。
  • 多类别：数据集中标注了五种类别，适合进行多目标检测任务。
数据集统计
病害类型 类别ID 训练集数量 验证集数量 测试集数量
Melanose 0 未知 未知 未知
Black Spot 1 未知 未知 未知
Canker 2 未知 未知 未知
Greening 3 未知 未知 未知
Healthy 4 未知 未知 未知
总计 4,470 558 560
数据集结构
CitrusLeafDiseaseDetectionDataset/
├── images/  # 图像文件
│   ├── train/  # 训练集图像
│   │   ├── image_00001.jpg
│   │   ├── image_00002.jpg
│   │   └── ...
│   ├── val/  # 验证集图像
│   │   ├── image_00001.jpg
│   │   ├── image_00002.jpg
│   │   └── ...
│   └── test/  # 测试集图像
│       ├── image_00001.jpg
│       ├── image_00002.jpg
│       └── ...
└── labels/  # YOLO格式标注文件夹
    ├── train/  # 训练集标签
    │   ├── image_00001.txt
    │   ├── image_00002.txt
    │   └── ...
    ├── val/  # 验证集标签
    │   ├── image_00001.txt
    │   ├── image_00002.txt
    │   └── ...
    └── test/  # 测试集标签
        ├── image_00001.txt
        ├── image_00002.txt
        └── ...
标注格式示例
YOLO格式

每行表示一个物体的边界框和类别：

class_id cx cy w h
  • class_id：类别ID（从0开始编号）
    • 0: Melanose（黑色素）
    • 1: Black Spot（黑点）
    • 2: Canker（溃烂）
    • 3: Greening（绿色）
    • 4: Healthy（健康）
  • cx：目标框中心点x坐标 / 图像宽度。
  • cy：目标框中心点y坐标 / 图像高度。
  • w：目标框宽度 / 图像宽度。
  • h：目标框高度 / 图像高度。

例如：

0 0.453646 0.623148 0.234375 0.461111
1 0.553646 0.723148 0.134375 0.361111
2 0.353646 0.823148 0.154375 0.261111
使用该数据集进行模型训练
1. 数据预处理与加载

首先，我们需要加载数据并将其转换为适合YOLOv5等模型使用的格式。假设你已经安装了PyTorch和YOLOv5。

import os
from PIL import Image
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms

class CitrusLeafDiseaseDetectionDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_dir, label_dir, transform=None):
        self.image_dir = image_dir
        self.label_dir = label_dir
        self.transform = transform
        self.image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg')]

    def __len__(self):
        return len(self.image_files)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.image_files[idx]
        img_path = os.path.join(self.image_dir, img_name)
        label_path = os.path.join(self.label_dir, img_name.replace('.jpg', '.txt'))

        # 加载图像
        image = Image.open(img_path).convert('RGB')
        if self.transform:
            image = self.transform(image)

        # 加载标注
        with open(label_path, 'r') as file:
            lines = file.readlines()
            boxes = []
            labels = []
            for line in lines:
                class_id, cx, cy, w, h = map(float, line.strip().split())
                xmin = (cx - w / 2) * image.width
                ymin = (cy - h / 2) * image.height
                xmax = (cx + w / 2) * image.width
                ymax = (cy + h / 2) * image.height
                boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
                labels.append(int(class_id))

        boxes = torch.tensor(boxes, dtype=torch.float32)
        labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.int64)

        return image, boxes, labels

# 数据增强
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((640, 640)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 创建数据集
train_dataset = CitrusLeafDiseaseDetectionDataset(image_dir='CitrusLeafDiseaseDetectionDataset/images/train/', label_dir='CitrusLeafDiseaseDetectionDataset/labels/train/', transform=transform)
val_dataset = CitrusLeafDiseaseDetectionDataset(image_dir='CitrusLeafDiseaseDetectionDataset/images/val/', label_dir='CitrusLeafDiseaseDetectionDataset/labels/val/', transform=transform)
test_dataset = CitrusLeafDiseaseDetectionDataset(image_dir='CitrusLeafDiseaseDetectionDataset/images/test/', label_dir='CitrusLeafDiseaseDetectionDataset/labels/test/', transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=4)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=4)
2. 构建模型

我们可以使用YOLOv5模型进行目标检测任务。假设你已经克隆了YOLOv5仓库，并按照其文档进行了环境设置。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

创建数据配置文件 data/citrus_leaf_disease_detection.yaml：

train: path/to/CitrusLeafDiseaseDetectionDataset/images/train
val: path/to/CitrusLeafDiseaseDetectionDataset/images/val
test: path/to/CitrusLeafDiseaseDetectionDataset/images/test

nc: 5  # 类别数
names: ['Melanose', 'Black Spot', 'Canker', 'Greening', 'Healthy']
3. 训练模型

使用YOLOv5进行训练。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data/citrus_leaf_disease_detection.yaml --weights yolov5s.pt --cache
4. 评估模型

在验证集上评估模型性能。

python val.py --img 640 --batch 16 --data data/citrus_leaf_disease_detection.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --task test
5. 推理

使用训练好的模型进行推理。

python detect.py --source path/to/test/image.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.5

实验报告

实验报告应包括以下内容：

  1. 项目简介：简要描述项目的背景、目标和意义。
  2. 数据集介绍：详细介绍数据集的来源、规模、标注格式等。
  3. 模型选择与配置：说明选择的模型及其配置参数。
  4. 训练过程：记录训练过程中的损失变化、学习率调整等。
  5. 评估结果：展示模型在验证集上的性能指标（如mAP、准确率）。
  6. 可视化结果：提供一些典型样本的检测结果可视化图。
  7. 结论与讨论：总结实验结果，讨论可能的改进方向。
  8. 附录：包含代码片段、图表等补充材料。

依赖库

确保安装了以下依赖库：

pip install torch torchvision
pip install -r yolov5/requirements.txt

总结

这个柑橘叶片病害检测数据集提供了丰富的标注数据，非常适合用于训练和评估病害检测模型。通过YOLOv5框架，可以方便地构建和训练高性能的病害检测模型。实验报告可以帮助你更好地理解和分析模型的表现，并为进一步的研究提供参考。由于数据集规模较大且多样，建议在训练过程中使用数据增强技术以提高模型的泛化能力

3.小麦病害数据集 yolo 904 12类

小麦病害检测数据集】nc=12 分别为：根冠腐烂（Crown and Root Rot）、叶锈病（Leaf Rust）、健康小麦（HealthyWheat）、小麦散斑，又名小麦黑穗病（Wheat Loose Smut）、小麦白粉病（Powdery Mildew）、小麦孢囊线虫病（Wheat cyst nematode）、小麦赤霉病（Wheat scab）、小麦红蜘蛛（Wheat Red Spider）、小麦茎基腐（Wheat stalk rot）、小全蚀病（Wheat Take-all）、小麦纹枯病（wheat sharp eyespot）、小麦蚜虫病（Wheat Aphids）。共904张（也可以数据增强），7:2:1比例划分，（train：631张，val：91张，test：183张。标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。

小麦病害检测数据集介绍

数据集概述

此数据集专为小麦病害检测设计，包含了十二种常见病害类型的高清图像及相应的标注文件。数据集按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，涵盖了多种病害类型以及健康小麦的状态。该数据集可以用于基于YOLO的目标检测算法模型训练。

数据集特点
  • 高清影像：所有图像均为高清影像，适合用于精确的病害检测。
  • 详细标注：每张图像都标注了不同病害的位置，可以用于训练模型来识别这些病害。
  • 多样性：涵盖了不同病害类型和不同生长阶段的小麦植株，适用于多种环境下的应用。
  • 直接可用性：数据集已按照标准YOLO TXT格式标注，无需进一步处理即可直接用于模型训练。
  • 多类别：数据集中标注了十二种类别，适合进行多目标检测任务。
数据集统计

数据集结构

WheatDiseaseDetectionDataset/
├── images/  # 图像文件
│   ├── train/  # 训练集图像
│   │   ├── image_00001.jpg
│   │   ├── image_00002.jpg
│   │   └── ...
│   ├── val/  # 验证集图像
│   │   ├── image_00001.jpg
│   │   ├── image_00002.jpg
│   │   └── ...
│   └── test/  # 测试集图像
│       ├── image_00001.jpg
│       ├── image_00002.jpg
│       └── ...
└── labels/  # YOLO格式标注文件夹
    ├── train/  # 训练集标签
    │   ├── image_00001.txt
    │   ├── image_00002.txt
    │   └── ...
    ├── val/  # 验证集标签
    │   ├── image_00001.txt
    │   ├── image_00002.txt
    │   └── ...
    └── test/  # 测试集标签
        ├── image_00001.txt
        ├── image_00002.txt
        └── ...
标注格式示例
YOLO格式

每行表示一个物体的边界框和类别：

class_id cx cy w h
  • class_id：类别ID（从0开始编号）
    • 0: Crown and Root Rot（根冠腐烂）
    • 1: Leaf Rust（叶锈病）
    • 2: Healthy Wheat（健康小麦）
    • 3: Wheat Loose Smut（小麦散斑/小麦黑穗病）
    • 4: Powdery Mildew（小麦白粉病）
    • 5: Wheat Cyst Nematode（小麦孢囊线虫病）
    • 6: Wheat Scab（小麦赤霉病）
    • 7: Wheat Red Spider（小麦红蜘蛛）
    • 8: Wheat Stalk Rot（小麦茎基腐）
    • 9: Wheat Take-all（小全蚀病）
    • 10: Wheat Sharp Eyespot（小麦纹枯病）
    • 11: Wheat Aphids（小麦蚜虫病）
  • cx：目标框中心点x坐标 / 图像宽度。
  • cy：目标框中心点y坐标 / 图像高度。
  • w：目标框宽度 / 图像宽度。
  • h：目标框高度 / 图像高度。

例如：

0 0.453646 0.623148 0.234375 0.461111
1 0.553646 0.723148 0.134375 0.361111
2 0.353646 0.823148 0.154375 0.261111
使用该数据集进行模型训练
1. 数据预处理与加载

首先，我们需要加载数据并将其转换为适合YOLOv5等模型使用的格式。假设你已经安装了PyTorch和YOLOv5。

import os
from PIL import Image
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms

class WheatDiseaseDetectionDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_dir, label_dir, transform=None):
        self.image_dir = image_dir
        self.label_dir = label_dir
        self.transform = transform
        self.image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg')]

    def __len__(self):
        return len(self.image_files)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.image_files[idx]
        img_path = os.path.join(self.image_dir, img_name)
        label_path = os.path.join(self.label_dir, img_name.replace('.jpg', '.txt'))

        # 加载图像
        image = Image.open(img_path).convert('RGB')
        if self.transform:
            image = self.transform(image)

        # 加载标注
        with open(label_path, 'r') as file:
            lines = file.readlines()
            boxes = []
            labels = []
            for line in lines:
                class_id, cx, cy, w, h = map(float, line.strip().split())
                xmin = (cx - w / 2) * image.width
                ymin = (cy - h / 2) * image.height
                xmax = (cx + w / 2) * image.width
                ymax = (cy + h / 2) * image.height
                boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
                labels.append(int(class_id))

        boxes = torch.tensor(boxes, dtype=torch.float32)
        labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.int64)

        return image, boxes, labels

# 数据增强
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((640, 640)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 创建数据集
train_dataset = WheatDiseaseDetectionDataset(image_dir='WheatDiseaseDetectionDataset/images/train/', label_dir='WheatDiseaseDetectionDataset/labels/train/', transform=transform)
val_dataset = WheatDiseaseDetectionDataset(image_dir='WheatDiseaseDetectionDataset/images/val/', label_dir='WheatDiseaseDetectionDataset/labels/val/', transform=transform)
test_dataset = WheatDiseaseDetectionDataset(image_dir='WheatDiseaseDetectionDataset/images/test/', label_dir='WheatDiseaseDetectionDataset/labels/test/', transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=4)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=4)
2. 构建模型

我们可以使用YOLOv5模型进行目标检测任务。假设你已经克隆了YOLOv5仓库，并按照其文档进行了环境设置。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

创建数据配置文件 data/wheat_disease_detection.yaml：

train: path/to/WheatDiseaseDetectionDataset/images/train
val: path/to/WheatDiseaseDetectionDataset/images/val
test: path/to/WheatDiseaseDetectionDataset/images/test

nc: 12  # 类别数
names: ['Crown and Root Rot', 'Leaf Rust', 'Healthy Wheat', 'Wheat Loose Smut', 'Powdery Mildew', 'Wheat Cyst Nematode', 'Wheat Scab', 'Wheat Red Spider', 'Wheat Stalk Rot', 'Wheat Take-all', 'Wheat Sharp Eyespot', 'Wheat Aphids']
3. 训练模型

使用YOLOv5进行训练。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data/wheat_disease_detection.yaml --weights yolov5s.pt --cache
4. 评估模型

在验证集上评估模型性能。

python val.py --img 640 --batch 16 --data data/wheat_disease_detection.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --task test
5. 推理

使用训练好的模型进行推理。

python detect.py --source path/to/test/image.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.5

实验报告

实验报告应包括以下内容：

  1. 项目简介：简要描述项目的背景、目标和意义。
  2. 数据集介绍：详细介绍数据集的来源、规模、标注格式等。
  3. 模型选择与配置：说明选择的模型及其配置参数。
  4. 训练过程：记录训练过程中的损失变化、学习率调整等。
  5. 评估结果：展示模型在验证集上的性能指标（如mAP、准确率）。
  6. 可视化结果：提供一些典型样本的检测结果可视化图。
  7. 结论与讨论：总结实验结果，讨论可能的改进方向。
  8. 附录：包含代码片段、图表等补充材料。

数据增强

由于数据集较小，可以考虑使用数据增强技术来增加训练集的多样性，从而提高模型的泛化能力。可以使用的数据增强技术包括但不限于：

  • 随机旋转和裁剪
  • 随机水平翻转
  • 随机颜色变换

例如，在数据加载器中添加数据增强：

# 数据增强
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转
    transforms.RandomRotation(10),      # 随机旋转
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.1),  # 随机颜色变换
    transforms.Resize((640, 640)),
    transforms.ToTensor(),
])

依赖库

确保安装了以下依赖库：

pip install torch torchvision
pip install -r yolov5/requirements.txt

总结

这个小麦病害检测数据集提供了丰富的标注数据，非常适合用于训练和评估病害检测模型。通过YOLOv5框架，可以方便地构建和训练高性能的病害检测模型。实验报告可以帮助你更好地理解和分析模型的表现，并为进一步的研究提供参考。由于数据集规模较小，建议在训练过程中使用数据增强技术以提高模型的泛化能力。

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