茶叶病害目标检测数据集及检测系统数据集概述茶叶病害目标检测数据集及检测系统面向茶园叶片病害识别任务覆盖 7 类茶叶状态含正常叶片及 6 类常见病害适用于茶叶病害智能诊断、茶园精准管护、智慧农业等视觉任务可直接用于 YOLO 系列目标检测模型训练与部署。数据集共 6159 张图像按 7:1:2 比例划分配套基于 Python PyQt5 开发的图形化检测系统提供 YOLOv8 与 YOLOv10 预训练模型100 轮mAP50 0.978支持登录注册、多源检测与结果保存。核心参数项目详情数据集名称茶叶病害目标检测数据集及检测系统数据规模6159 张图像标注类别数7 类数据划分训练集 : 验证集 : 测试集 7 : 1 : 2标注格式YOLO 格式模型精度YOLOv8 / v10 训练 100 轮mAP50 0.978开发框架Python PyQt5核心用途茶叶病害诊断、茶园管护、智慧农业标注类别说明共 7 类1 类正常 6 类病害/虫害英文标签按原样列出英文标签中文名称Tea leaf正常茶叶Black rot of tea茶黑腐病Brown blight of tea茶枯病Leaf rust of tea茶锈病Red Spider infested tea leaf红蜘蛛侵害Tea Mosquito bug infested leaf茶蚜虫侵害White spot of tea茶白霉病配套检测系统基于 Python PyQt5 开发功能包括用户登录与注册支持图片、视频、实时摄像头检测导入已有.pt模型即可使用保存识别结果界面美观、指导详细## 格式支持默认YOLO格式数据集适用场景茶叶病害智能诊断与早期预警茶园精准管护与农事决策辅助智慧农业视觉算法研究农作物病害目标检测教学与实验训练配置示例YOLO 格式数据集配置YAMLyaml 茶叶病害目标检测数据集配置 path: ./tea_disease_detect train: images/train val: images/val test: images/test names:0: Tea leaf1: Black rot of tea2: Brown blight of tea3: Leaf rust of tea4: Red Spider infested tea leaf5: Tea Mosquito bug infested leaf6: White spot of tea训练代码python from ultralyticsimportYOLO 加载模型 modelYOLO(yolo11s.yaml)开始训练 model.train(datatea_disease_detect.yaml,epochs100,imgsz640,batch16,device0)话题关键词#茶叶病害 #目标检测 #智慧农业 #PyQt5 #YOLOv8 #YOLOv10 #茶园管护 #YOLO数据集