摘要苹果病害检测与分割数据集面向苹果健康状态识别、病害检测与病斑区域分割等计算机视觉任务包含健康苹果和病害苹果图像并同时提供图像级标注与像素级标注。数据集概述苹果病害检测与分割数据集面向苹果健康状态识别、病害检测与病斑区域分割等计算机视觉任务包含健康苹果和病害苹果图像并同时提供图像级标注与像素级标注。数据集既可支持苹果健康/病害二分类也可用于病害区域的精细化分割分析适合开展基于深度学习的植物病害自动诊断与智能农业视觉研究。数据结构与关键特征数据集主要由图像级标注数据、像素级标注数据、额外测试数据和标注示例组成。图像级数据划分为训练集和验证集并分别包含 Apple_disease 与 Apple_healthy 两类样本像素级数据则包含原始图像及对应的病害区域标注可用于语义分割任务。此外独立的 Extra Test Dataset 可用于检验模型在未知样本上的泛化能力整体数据结构清晰能够同时满足分类与分割模型的训练和评估需求。应用价值与研究方向该数据集可广泛应用于苹果病害自动识别、病斑区域提取、智慧果园监测、农产品质量检测和植物表型分析等领域。研究人员可基于 ResNet、EfficientNet、Vision Transformer 等模型开展图像分类研究也可采用 U-Net、DeepLabV3、SegFormer、Mask R-CNN 等方法进行病害区域分割并进一步探索分类与分割多任务学习、轻量化模型、模型泛化能力、迁移学习及智能农业边缘部署等研究方向。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-532文件大小920M