news 2026/6/6 8:37:27

YOLOv8智慧农业病虫害识别 芒果虫害识别 植物病虫害识别数据集 芒果叶蝉识别 象鼻虫甲虫识别虫情监测数据集 深度学习第10365期 (1)

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张小明

前端开发工程师

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YOLOv8智慧农业病虫害识别 芒果虫害识别 植物病虫害识别数据集 芒果叶蝉识别 象鼻虫甲虫识别虫情监测数据集 深度学习第10365期 (1)

数据集说明文档

数据集核心信息表


信息类别详细内容
类别数量及名称共 10 类,分别为:象鼻虫、甲虫、蚱蜢、芒果叶蝉、芒果粉蚧、飞蛾、叶蜂、蛞蝓、蛀茎虫、黄蜂
数据数量3600 张图像
数据集格式YOLO 格式
最重要应用价值支撑芒果种植场景下的害虫实例分割模型开发,实现田间害虫精准识别与分类,辅助病虫害防治决策

数据三要素概述

类别说明

  • 覆盖芒果种植过程中常见的 10 种害虫类型,类别划分聚焦于实际农业生产中对芒果危害较大的虫害种类,确保数据集的实用针对性。

  • 各类别均对应农业生产中可明确识别的害虫实体,分类标准符合常规农业病虫害分类逻辑,便于后续模型训练与实际应用衔接。

数量说明

  • 整体数据量达 3600 张图像,为深度学习模型训练提供了充足的样本基础,可满足基础实例分割模型的训练数据需求。

  • 图像样本数量规模能够支撑模型在不同场景下的泛化能力训练,减少因样本量不足导致的模型过拟合问题。

应用价值说明

  • 直接服务于农业领域的计算机视觉技术落地,为芒果害虫检测相关的算法开发提供高质量标注数据,降低算法研发的数据获取成本。

  • 基于该数据集开发的模型可应用于果园智能监测设备,实现害虫自动化识别,提升病虫害防治效率,减少农药滥用,助力绿色农业发展。

  • 为后续芒果害虫数据集的扩展与优化提供基础框架,可基于现有类别与格式进一步补充样本,完善数据集体系。

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