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

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。