深度学习—玉米图像数据集大合集

玉米（拉丁学名：Zea mays L.）是禾本科玉蜀黍属一年生草本植物。别名：玉蜀黍、棒子、包谷、包米、包粟、玉茭、苞米、珍珠米、苞芦、大芦粟，东北辽宁话称珍珠粒，潮州话称薏米仁，粤语称为粟米，闽南语称作番麦。玉米是一年生雌雄同株异花授粉植物， 植株高大， 茎强壮， 是重要的粮食作物和饲料作物， 也是全世界总产量最高的农作物， 其种植面积和总产量仅次于水稻和小麦。玉米一直都被誉为长寿食品， 含有丰富的蛋 白质、 脂肪、 维生素、 微量元素、 纤维素等， 具有开发高营养、 高生物学功能食品的巨大潜力。

目前玉米的育种表型监测、玉米病虫害监测分析、以及在日常的农业生产中应用深度学习的技术与手段可以很好的解决传统的行业难题，因此深度学习在农业生产中也迅速发展，因此本文，将我自己在工作与学习中收集的各类有关玉米的深度学习数据集分享给大家，包含玉米病虫害、籽粒质量、玉米无人机航、作物分类等多个类型，希望能为大家在农业生产、农作物研究等方面提供一些帮助。

1. 玉米RGB和高光谱相机拍摄数据集；

玉米RGB和高光谱相机拍摄数据集，共100多张图片，包含PNG与MAT两种文件格式；

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2. 玉米病害数据集，玉米地实地拍摄

玉米病害数据集，玉米地实地拍摄，共376张图片，玉米灰斑病，玉米叶枯萎病，玉米锈叶病

数据下载地址：玉米病害数据集，灰斑病，叶枯萎病，锈叶病

3. 玉米果穗数据集，用于玉米果穗智能筛分

玉米果穗数据集，用于玉米果穗智能筛分，100多张玉米有瑕疵的玉米棒图片

数据下载地址：玉米果穗数据集，用于玉米果穗智能筛分

4. 玉米农作物虫害图像数据集

玉米农作物虫害图像数据集，包含10000多张玉米图片，包含健康的玉米以及受病虫害的玉米图片

数据下载地址：玉米农作物虫害图像数据集

5. 玉米叶病(NLB)数据集，用于无人机检测玉米的疾病

玉米叶病(NLB)数据集，创建此数据集的目的是用于无人机检测玉米的疾病，健康的叶子有2567张图片，有病害的叶子有1550张

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6、玉米叶片病害数据集

玉米叶片病害数据集，共4000多张图片，0普通锈病- 1306图像1灰色叶斑- 574图像2枯萎病-1146图像3健康- 1162图像

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7、玉米种子质量监测数据集

玉米种子质量监测数据集，共3000多张不同质量玉米种子质量俯视拍摄图片，用于快速区分种子质量

数据下载地址：玉米种子质量监测数据集

8、作物疾病数据集，包含玉米、马铃薯、水稻、小麦

作物疾病数据集，数据集的15个类别玉米普通锈病玉米、灰叶病玉米、健康玉米、叶枯病失效马铃薯、早枯病马铃薯、健康马铃薯、晚枯病水稻、褐斑水稻、健康水稻、hispa水稻、叶枯病小麦、褐锈小麦、健康小麦、黄锈小麦，15个类中总共有31,053个图像。

数据下载地址：作物疾病数据集，数据集的15个类别（玉米、马铃薯、水稻、小麦）

9、作物叶片疾病检测数据集，苹果、玉米、葡萄、土豆和番茄五种作物的健康和患病图像

作物叶片疾病检测数据集，苹果、玉米、葡萄、土豆和番茄五种作物的健康和患病图像，共包含31397张图像。将5种作物的图像分为25类。在这25个类中，20个类包含患病图像，5个类包含健康图像。对每个图像生成分割图像和灰度图像，然后将数据集分为彩色图像、灰度图像和分割图像三个部分。总体而言，该数据集总共包含94,191张图像。

数据下载地址：作物叶片疾病检测数据集，苹果、玉米、葡萄、土豆和番茄五种作物

10、常见农作物图像数据集，数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）常见农作物图像数据集，数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）的40多个图像。 数据集（kag2）包含每个类别的作物图像的159+增强图像。增强包括水平翻转，旋转，水平移位，垂直移位。

数据下载地址：常见农作物图像数据集（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）

11、14种不同植物叶片数据集

14种不同植物叶片数据集，0“苹果”1“蓝莓”2“樱桃”3“玉米”4“葡萄”5“橘子”6“桃子”7“胡椒”8“马铃薯”9“覆盆子”10“大豆”11“南瓜”12“草莓”13“西红柿”，各类图片数量如下：苹果988蓝莓467樱桃583玉米1206葡萄1458橘子1748桃子977胡椒765马铃薯716树莓264大豆1616南瓜574草莓673番茄5693。

数据下载地址：14种不同植物叶片数据集

12、玉米叶子图片数据集，该数据集包含现场条件的真实拍摄照片

这里有2355张玉米叶子的图片。这些照片是在不同的时间和地点拍摄的。这里标注的疾病有灰叶斑病(GLS)、北方玉米叶枯病(NCLB)、普通锈病(CR)、南方锈病(SR)、黑斑病(PLS)。该数据集包含现场条件的真实表示。这些图片中有被虫子破坏的叶子、蛋白质缺乏的叶子、被手遮挡的叶子、不同的光照条件、一些叶子是湿的、背景变化很大、花药、鸟粪、几种同时发生的、有时甚至是重叠的疾病……你能想到的都有

数据下载地址：玉米叶子图片数据集，该数据集包含现场条件的真实拍摄照片

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