YOLO作物虫害识别，包含19000张虫害图片，97个昆虫类别。
YOLO作物虫害识别，包含19000张虫害图片，97个昆虫类别。
IPRD 是一个专门针对农作物病虫害识别的大型数据集，它包含了19000张昆虫病虫害的高分辨率图像，涵盖97种不同的昆虫类别。该数据集旨在帮助农业研究人员和农民快速准确地识别田间存在的主要害虫，以便及时采取防治措施，减少损失并提高农业生产效率。数据集提供XML和TXT两种格式的标注信息，适合于YOLO系列的目标检测算法和其他深度学习方法。
数据集特点 大规模图像库：数据集拥有19000张高质量的昆虫病虫害图像，为模型训练提供了充足的数据量。多样化的昆虫类别：数据集包含97种不同的昆虫类别，覆盖了大部分常见的农田害虫。精准的标注信息：每张图像都经过专业人员的精细标注，确保了目标区域的准确性。易于使用：数据集已经按照YOLO格式整理，可以直接用于训练和评估YOLO系列的目标检测模型。广泛的适用性：适用于农业科研、智能农业、自动化害虫监测等多个领域。 数据集构成 图像数量：共19000张昆虫病虫害图像。类别数：97类类别名称：具体的昆虫类别列表没有给出，但它们应该涵盖了常见的农田害虫种类。 示例代码以下是一个简单的Python脚本示例，用于加载数据集中的一对图像-标签对，并可视化其中的标注信息：
import os
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle
# 数据集目录路径
data_dir = 'path/to/iprd_dataset'
train_image_dir = os.path.join(data_dir, 'images/train')
train_label_dir = os.path.join(data_dir, 'labels/train')
# 选取一张训练图像及其对应标签
image_files = os.listdir(train_image_dir)
image_file = image_files[0] # 假设取第一张图
label_file = os.path.splitext(image_file)[0] + '.xml' or '.txt'
image_path = os.path.join(train_image_dir, image_file)
label_path = os.path.join(train_label_dir, label_file)
# 加载图像
image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
height, width, _ = image.shape
# 解析YOLO格式标签
def parse_yolo_label(label_path, image_width, image_height):
bboxes = []
if label_path.endswith('.xml'):
# 解析XML格式的标签
pass
elif label_path.endswith('.txt'):
# 解析TXT格式的标签
with open(label_path, 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
class_id, x_center, y_center, box_width, box_height = map(float, line.strip().split())
x_min = int((x_center - box_width / 2) * image_width)
y_min = int((y_center - box_height / 2) * image_height)
box_width = int(box_width * image_width)
box_height = int(box_height * image_width)
bboxes.append((class_id, x_min, y_min, box_width, box_height))
return bboxes
# 解析标签
bboxes = parse_yolo_label(label_path, width, height)
# 可视化标注
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
ax.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
colors = ['#FFA500', '#00FFFF', '#00BFFF', '#EE82EE'] # 这里仅展示四个颜色作为示例
names = [f"Insect {i}" for i in range(1, len(colors)+1)] # 这里仅展示四个类别作为示例
for bbox, color_name in zip(bboxes, colors):
class_id, x, y, w, h = bbox
rect = Rectangle((x, y), w, h, linewidth=2, edgecolor=color_name, facecolor='none')
ax.add_patch(rect)
ax.text(x, y - 10, names[int(class_id)-1], color=color_name, fontsize=8)
plt.title('Insect Pest Recognition Dataset')
plt.axis('off')
plt.show()
数据集使用指南数据准备：
确认数据集路径是否正确，并且图像和标签文件均存在指定的目录下。检查数据集是否有损坏或缺失的文件，确保所有图像和对应的标注文件都是完整的。数据集划分：
数据集可能已经划分为训练集、验证集和测试集，具体请查看数据集结构。配置文件：
根据所使用的深度学习框架（如YOLOv5, YOLOv7, Detectron2等），创建合适的配置文件，设置好训练参数，包括学习率、批次大小、迭代次数等。模型训练：
使用提供的数据集开始训练模型，注意根据实际情况调整模型参数。模型评估：
训练完成后，在验证集或测试集上评估模型的表现，观察其在不同类别上的准确性和召回率。应用实践：
将训练好的模型部署到实际的农田监控系统中，实现实时的害虫识别和预警功能。相关知识
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网址: YOLO作物虫害识别，包含19000张虫害图片，97个昆虫类别。 https://m.huajiangbk.com/newsview265540.html
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