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智慧农业出苗率识别图像数据集 无人机航拍农作物出苗率识别 玉米出苗率识别 向日葵出苗率识别 出苗率数据集 图像数据集10232期

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2025-11-23
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导读:智慧农业出苗率识别图像数据集 无人机航拍农作物出苗率识别 玉米出苗率识别 向日葵出苗率识别 甜菜出苗率数据集 图像数据集1030

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智慧农业出苗率识别图像数据集

一、数据集核心信息横向表格


信息类别
具体内容
应用场景
面向目标检测任务,主要应用于农业领域,支持农作物相关的检测与计数研究工作
数据集数量
包含 189 张图像,标注对象总数达 16122 个,无预先划分的训练集、验证集和测试集
数据类别
涵盖 3 个不同农作物类别,分别为向日葵(sunflower)、甜菜(sugarbeet)和玉米(maize)
数据格式
所有图像均带有边界框(bounding box)标注,标注完整度达 100%,无未标注图像

二、核心信息分段阐述

1. 数据集数量规模

该数据集包含 189 张图像,整体数据体量虽不算庞大,但标注密度较高,总计标注了 16122 个对象,能为相关任务提供充足的标注样本支撑。值得注意的是,数据集中未预设训练、验证、测试三类子集的划分方式,使用者可根据自身研究需求或实验设计,灵活对数据进行拆分与分配,以适配不同的模型训练与评估场景。

2. 数据集类别划分

数据集的类别划分聚焦于农业领域常见农作物,明确包含三类核心对象:向日葵、甜菜和玉米。这种类别设置贴合农业生产与研究中的实际需求,能够针对性地解决这三种农作物在检测与计数环节的技术问题,为后续围绕特定农作物的生长监测、产量预估等应用提供了精准的类别标注基础。

3. 数据集格式规范

从数据格式来看,该数据集的标注方式统一采用边界框标注,每张图像均配有完整标注,不存在未标注的空白图像,确保了数据的可用性与一致性。边界框标注作为目标检测任务中常用的标注格式,能够清晰界定每个农作物对象的空间位置,便于模型学习农作物的形态特征与空间分布规律,为后续的模型训练与检测任务提供了标准化的输入数据格式。

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