Der Datensatz „Rice Leaf Disease Detection“ enthält Bilder von Reisblättern, die speziell für die präzise Zielerkennung in der Landwirtschaft entwickelt wurden. Er dient der Verbesserung der Fähigkeit von Computer-Vision-Modellen, Krankheiten in realen landwirtschaftlichen Szenarien zu erkennen, zu klassifizieren und zu lokalisieren. Der Datensatz findet breite Anwendung im Training von YOLO-Modellen, in der Erkennung von Pflanzenkrankheiten, im Einsatz von Edge-Vision-Systemen und im intelligenten Reisanbaumanagement. Dieser Datensatz enthält 8.665 Bilder von Reisblättern aus neun Kategorien, darunter gesunde Reisblätter und acht häufige Krankheiten: Bakterienbrand, Braunfleckenkrankheit, Blattwicklerbefall, Reisbrand, Blattbrand, Blattbrand, Schmalfleckenkrankheit und Halsbrand. Der Datensatz wurde vorverarbeitet und im Standard-YOLO-Format organisiert und in Trainings- und Validierungsdatensätze unterteilt. Jedes Bild ist mit einer .txt-Annotationsdatei verknüpft, die die Koordinaten des Begrenzungsrahmens und die Kategorie-ID des Objekts enthält.

Zusammensetzung des Datensatzes:

• Rice__NeckBlast: 453 Bilder, 951 Begrenzungsrahmen
• Reis-Bakterienblattfleckenkrankheit: 2.000 Bilder, 2.353 Begrenzungsrahmen
• Rice__BrownSpot: 2.000 Bilder, 15.257 Begrenzungsrahmen
• Reis__Gesund (Gesunde Reisblätter): 433 Bilder, 821 Begrenzungsrahmen
• Rice__Hispa (Schaden durch Reiskäfer): 431 Bilder, 933 Begrenzungsrahmen
• Reisblattbräune (Reisbrandkrankheit): 449 Bilder, 763 Begrenzungsrahmen
• Rice__LeafScald (Blattbrühe): 456 Bilder, 564 Begrenzungsrahmen
• Rice__LeafSmut (Blattbrand): 2.000 Bilder, 6.386 Begrenzungsrahmen
• Rice__NarrowBrownLeafSpot: 443 Bilder, 737 Begrenzungsrahmen

  

Zitate

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