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这个图像库是一个自建的、专注于高分辨率图像的甘蔗与作物目标检测数据集，标注格式为VOC。图像库中包含了两个主要目标类别，即甘蔗和其他农作物，共计1583张图像。每张图像都是从原始高空航拍图像中剪裁而来，分辨率为512*512像素。这个数据集的设计旨在为目标检测算法的研发、评估和实际应用提供可靠的图像

植物杂草分类数据集（Deepweed）由17509张图像组成，其中包括7个不同类别的杂草图像和1个负类图像。每张图像的类别都经过仔细的csv标注。所有图像均以256*256像素的统一大小呈现，为深度学习和机器学术研究提供了有力支持。研究人员可以利用这个数据集进行深度学习模型的训练，尤其是在植物杂草分

针对田间杂草检测的需求，该数据集以VOC格式进行标注，包含了杂草和作物两个关键类别目标。在杂草类别中，数据集包含8种不同的杂草目标，而作物类别则包括6种早期作物幼苗图像目标。总体而言，数据集由1176张图片和7853个标签数据组成，为面向田间杂草检测的目标检测算法的设计和评估提供了重要的基础。实验结