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玉米叶片病害实例分割YOLO数据集

数据集简介

• 该数据集为玉米叶片病害实例分割数据集，采集自真实玉米田间叶片画面，真实反映不同病害在叶片上的发病特征。
• 针对灰斑病、健康叶、叶条纹病、大斑病四类叶片区域做像素级掩码标注，覆盖不同生长阶段与光照条件下的实拍图像。

标注优势

• 标注结果可直接用于 YOLO 系列实例分割模型训练，无需额外格式转换，极大降低数据准备成本。
• 数据集掩码标注质量稳定，轮廓贴合病斑区域，模型能够清晰区分不同病害类型与健康叶片，减少病害误判。

模型训练效果

• 使用 YOLO26-seg 完成训练后，模型分割精度表现良好，能够快速定位叶片病害区域的轮廓与面积。
• 除病斑区域外，数据集保留完整叶片与田间背景信息，便于模型在复杂叶脉纹理与自然光照下保持稳定分割。

数据集划分与拓展用途

• 支持训练集、验证集、测试集按 7:1:2 科学划分，图片总数充足，方便用户复现训练流程并对比不同算法效果。
• 该数据集可进一步用于玉米病害早期预警、病害严重度分级、农药精准施用、抗病品种筛选等多项延伸任务。

YOLO配置文件

# 实例分割数据集配置 names: 0: 玉米灰斑病 1: 健康玉米 2: 玉米叶条纹病 3: 玉米大斑病

YOLO26训练代码示例

from ultralytics import YOLO # 加载YOLO26实例分割模型 model = YOLO("yolo26n-seg.pt") # 启动模型训练 model.train( data="数据集配置.yaml", epochs=100, imgsz=640, batch=8 )

#玉米病害 #实例分割 #病虫害监测 #智慧农业 #植保巡检