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水稻田目标检测YOLO数据集

数据集简介

• 该数据集为农田遥感图像目标检测数据集，采集自高空遥感影像，真实还原不同区域水稻田的地表外观特征。
• 针对水稻田区域做框选标注，涵盖不同季节、不同光照、不同地块边界的遥感实拍画面，场景覆盖范围广。

标注优势

• 标注结果可直接用于YOLO系列目标检测模型训练，无需额外格式转换，大幅减少数据预处理工作量。
• 数据集标注质量稳定，边界框贴合地块轮廓，模型可以精准区分水稻种植区域与其他土地类型，降低识别误差。

模型训练效果

• 使用YOLO26完成训练后，模型检测精度表现良好，能够快速定位遥感图像内水稻田区域，支撑耕地面积自动统计。
• 除水稻田主体外，数据集保留完整地表背景，让模型在道路、林地、裸地等复杂背景干扰下依旧保持稳定检测效果。

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。
• 该数据集可拓展用于农作物种植面积普查、耕地变化动态监测、农业规划分析、遥感土地分类等多项任务。

YOLO配置文件

# 目标检测数据集配置 names: 0: 水稻田

YOLO26训练代码示例

from ultralytics import YOLO # 加载YOLO26目标检测模型 model = YOLO("yolo26n.pt") # 启动模型训练 model.train( data="数据集配置.yaml", epochs=100, imgsz=640, batch=8 )

#水稻田 #目标检测 #遥感影像 #耕地调查 #农田识别