🚀本文选自专栏：AI领域专栏从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。📌📌📌本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习操作（MLOps）、计算机视觉、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等等✨✨✨在这个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是也有幸遇见不少优秀的伙伴，很荣幸。每一个案例都附带有代码，在本地跑过的代码，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中~基于TensorFlow的玉米病害识

RoadDamageDetector地址：https://github.com/sekilab/RoadDamageDetector/注意：CRDDC2022数据集包含GRDDC2020数据集，RoadDamageDataset2019包含RoadDamageDataset2018数据集，实际只需下载RDD2022.zip与RoadDamageDataset_2019(2.4GB)即可。数据类别：其中，在RDD2022_Japan等数据集中存在D50（井盖）类别。其中，在RDD2022_China_MotorBike与RDD2022_China_Drone中存在Repair（修补）类别。Cro

近期整理的各类水果（包括干果）数据集，分享给大家。1、8类水果图片数据集（每类100张图片左右）['橘子'，'菠萝'，'苹果'，'木瓜'，'火龙果'，'香蕉'，'樱桃'，'芒果']从谷歌图像中下载和整理。数据被分成3个文件夹：train(80%)、test(10%)和val(10%)。  下载地址：8类水果数据集 2、11个葡萄品种的叶片数据集。    11个葡萄品种的叶片数据集，欧塞尔罗伊赤霞珠、品丽珠、赤霞珠、霞多丽、梅洛穆勒、图尔高、黑比诺、雷司令、白苏维浓、西拉、丹帕尼罗，葡萄生长环境实地拍摄，高清图片，每类大约100张叶片图片，共1009张图片。  下载地址：11类葡萄叶片数据集 3

内容、数据集来源:基于飞桨的农作物病害智能识别系统-飞桨AIStudio项目背景         联合国粮食及农业组织的一份报告表明，每年农业生产的自然损失中有三分之一以上是由农业病虫害造成的，使这些成为当前影响农业生产和农业生产的最重要因素。需要考虑的农业病虫害众多，依赖于实验室观察和实验的传统方法很容易导致错误的诊断。除此之外，缺乏专业的农业技术人员往往难以及时发现病虫害以采取适当的补救措施。为了克服这些问题，许多研究人员转向使用机器学习方法和计算机视觉技术来识别农业病虫害。这首先涉及分析和处理与植物病虫害相关的图像数据。在此之后，建立机器学习模型以获得与不同图像特征相关的不同层次。最后，

摘要：农作物叶片病害检测系统用于智能检测常见农作物叶片病害情况，自动化标注、记录和保存病害位置和类型，辅助作物病害防治以增加产值。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习模型的农作物叶片病害检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多个目标进行识别分类，可识别多种农作物叶片病害类型。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：文章目录前言1.效果演示2.农作物叶片病害检测3.农作物叶片检测识别下载链接结束语➷点击

摘要：农作物叶片病害检测系统用于智能检测常见农作物叶片病害情况，自动化标注、记录和保存病害位置和类型，辅助作物病害防治以增加产值。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习模型的农作物叶片病害检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多个目标进行识别分类，可识别多种农作物叶片病害类型。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：文章目录前言1.效果演示2.农作物叶片病害检测3.农作物叶片检测识别下载链接结束语➷点击