高粱作物品种检测图像数据集

数据说明：

该数据集包含无人机拍摄的高梁田图像，并标注了作物行检测。已被精心策划，以方便机器学习研究，特别是开发和评估农业监测和分析算法。

数据集被划分为六个独立的文件夹，共含有8785张相关图像，每个文件夹的格式都与不同的对象检测架构兼容:

·416x416_augmented:准备用于与 Detectron2架构(如RetinaNet和FasterR-CNN)一起使用，图像被增强并调整到416×416像素。

·高粱田.v3-416x416_augmented.mt-yolov6:包含为美团YOLOv6架构使用而增强和定制的图像。高粱田.

·v3-416x416_augmented.yolov5pytorch:专门为在PyTorch中实现的YOLOv5体系结构格式化。sorghumfield.

·v3-416×416 augmented.yolov8:适用于最新的YOLOV8架构，具有相同的增强和调整大小。

·sorghumfield.v3i.darknet:专为暗网框架内的YOLOV3、YOLOV4和 YOLOv7 架构而设计。

·sorghumfield.v9i.yolov8 synthetic:一个更新的集合，它包含为增强YOLOV8数据集而生成的合成图像。

每个文件夹都包含使用边界框手动注释的图像，以识别裁剪线。注释使用 LabelBox执行，并将数据分为训练集、验证集和测试集。