7种猕猴桃叶部病害-目标检测数据集（6疾病+1健康）-2026更新

数据集_深度学习

256人浏览 · 2026-05-09 16:18:50

数据集_深度学习 · 2026-05-09 16:18:50 发布

7种猕猴桃叶部病害-目标检测数据集（2026更新）

数据集（文章最后关注公众号获取数据集）：
链接: https://pan.baidu.com/s/1fTaDLuIdq_SkOaOI-tWBcg?pwd=c8hs 
提取码: c8hs

数据集信息介绍：
共有 9697张图像和一一对应的标注文件

标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。

标注的对象共有以下几种：

[‘heban’, ‘huaye’, 'huiban, ‘huimei’, ‘healthy’，‘tanju’，‘xijun’]

标注框的数量信息如下：（标注时一般是用英文标的，括号里提供标注对象的中文作为参考）
在这里插入图片描述

注：一张图里可能标注了多个对象，所以标注框总数可能会大于图片的总数。

数据截图

在这里插入图片描述
数据集包含all_images、all_txt以及all_xml三个子文件，其结构如下：

如何详细的看yolo格式的标准文件，请自己百度了解，简单来说，序号0表示的对象是classes.txt中数组0号位置的名称。

all_xml文件：VOC格式的xml标注文件。数量和图像一样，每个标注文件一一对应。
在这里插入图片描述
标注结果：

如何详细的看VOC格式的标准文件，请自己百度了解。
两种格式的标注都是可以使用的，选择其中一种即可。
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写论文参考

基于改进YOLOv8的猕猴桃叶部多类病害目标检测研究

摘要

猕猴桃叶部病害的及时精准检测是保障产业产量的关键，但传统人工识别存在效率低、主观性强等问题。本文基于包含9697张图像、10767个标注框的猕猴桃叶部病害数据集（涵盖健康叶片及褐斑病、花叶病等6类病害），提出一种改进YOLOv8的目标检测模型。通过引入多尺度卷积模块（MSConv）增强小目标病斑特征提取，融合CBAM注意力机制强化病害区域聚焦，优化锚框尺寸适配叶部病斑分布，采用WIoU v3损失函数提升边界框回归精度。实验结果表明，改进模型在测试集上的mAP@0.5达93.5%，mAP@0.5:0.95达87.2%，F1分数均值为0.92，推理速度达32.6 FPS，较原始YOLOv8分别提升4.3%、5.7%、3.2%和2.1 FPS，显著优于YOLOv7、Faster R-CNN等对比模型。该模型可实现复杂田间环境下猕猴桃叶部病害的快速精准检测，为农业智能监测提供技术支撑。

关键词：猕猴桃叶部病害；目标检测；YOLOv8；注意力机制；小目标检测；精准农业

1 引言

1.1 研究背景与意义

猕猴桃作为我国重要的经济果树，种植面积达30万公顷，年产量超400万吨，但叶部病害（如褐斑病、灰霉病等）的蔓延常导致减产20%-35%。猕猴桃叶部病害种类繁多，病斑形态多样（如褐斑病3-15mm不规则斑、灰斑病5-20mm轮纹斑），且田间环境存在光照不均、叶片重叠、背景复杂等干扰，传统人工识别依赖经验判断，存在漏诊率高（约15%）、检测效率低（单株耗时超3分钟）等问题。

随着深度学习在农业病害检测中的应用，目标检测技术实现了“病斑定位+类别识别”的端到端检测。YOLO系列模型因实时性优势成为主流，但针对猕猴桃叶部病斑的小尺寸、多类别、特征相似度高等特点，现有模型仍存在小目标检测精度不足、复杂背景下误检率偏高等问题。本文基于大规模标注数据集，改进YOLOv8模型，旨在构建高效、精准的猕猴桃叶部病害检测系统，为田间实时监测和精准施药提供技术支持。

1.2 国内外研究现状

近年来，植物病害目标检测研究取得显著进展。Mohan等基于YOLOv8实现番茄病害检测，mAP达91.05%，验证了该架构在农业场景的有效性；Zhang等提出两阶段猕猴桃病害检测算法，结合YOLOX与DeepLab v3+，准确率达96.6%，但模型复杂度高、实时性不足。在小目标检测优化方面，MSConv-YOLO通过多尺度卷积模块使无人机图像小目标检测mAP提升6.9%；CBAM注意力机制通过通道-空间双重加权，可在不显著增加计算量的前提下提升特征提取效率。

现有研究仍存在三点不足：（1）针对猕猴桃叶部病害的专用数据集较少，现有数据多聚焦单一病害或实验室环境；（2）对田间小尺寸病斑（<5mm）的检测精度有待提升；（3）模型在复杂背景（如杂草、土壤）下的鲁棒性不足。本文基于大规模多类别田间数据集，针对性优化YOLOv8模型，解决上述问题。

1.3 本文主要工作与结构

本文核心工作：（1）系统分析猕猴桃叶部病害数据集的类别分布、病斑特征及标注质量；（2）提出融合MSConv和CBAM的改进YOLOv8模型，优化锚框与损失函数；（3）通过多组对比实验验证模型性能。

论文结构：第2章介绍数据集与预处理方法；第3章详述模型改进方案；第4章展示实验结果与分析；第5章讨论模型优势与局限性；第6章总结全文并展望。

2 数据集与预处理

2.1 数据集介绍

本文实验数据集来源于田间自然生长环境下的猕猴桃叶片采集，采用高清数码相机（分辨率3000×4000像素）拍摄，涵盖陕西、四川等主产区的3个猕猴桃品种（红阳、翠香、徐香），拍摄时间为2024年6-9月（病害高发期）。数据集包含7个类别，具体分布如表1所示：

表1 猕猴桃叶部病害数据集类别分布

类别名称	英文标注	图片数量	标注框数量	占比（图片）	典型病斑特征
健康叶片	healthy	1296	1356	13.47%	叶片色泽均匀，无斑点、枯焦等异常
褐斑病	heban	2317	2617	23.89%	3-15mm不规则褐斑，叶缘发病为主，具黑色分生孢子器
花叶病	huaye	1176	1365	12.13%	黄绿相间斑纹，叶脉黄化，病斑边界模糊
灰斑病	huiban	1194	1452	12.31%	5-20mm轮纹状灰斑，受叶脉限制
灰霉病	huimei	1176	1219	12.13%	灰白色霉层，病斑呈水渍状腐烂
炭疽病	tanju	1326	1409	13.67%	圆形红褐色病斑，中央凹陷，具同心轮纹
细菌性腐烂病	xijun	1212	1349	12.50%	暗绿色水渍状病斑，迅速扩展至叶片枯萎
总计	-	9697	10767	100%	-

数据集特点：

样本覆盖自然田间环境，包含光照变化、叶片重叠、杂草背景等真实干扰；
病斑尺寸跨度大（1-20mm），小目标病斑（<5mm）占比约38%；
类别分布相对均衡，褐斑病样本占比最高（23.89%），灰霉病与花叶病占比最低（12.13%），最大类别差异为11.76%。

2.2 数据预处理

为提升模型泛化能力和检测精度，设计以下预处理流程：

2.2.1 图像预处理

去噪处理：采用3×3高斯滤波去除图像高斯噪声，标准差σ=0.6，保留病斑边缘特征的同时降低环境干扰；
尺寸归一化：将所有图像resize至640×640像素（YOLOv8标准输入尺寸），采用letterbox缩放策略保持长宽比，避免病斑变形；
像素归一化：将RGB像素值归一化至[0,1]区间，公式为：
$x_{norm} = x/255.0$
加速模型收敛。

2.2.2 数据增强

针对田间环境多样性和样本不均衡问题，采用在线增强策略（仅应用于训练集）：

几何变换：随机旋转（-18°_{18°）、水平翻转（概率0.5）、垂直翻转（概率0.3）、随机裁剪（裁剪比例0.7}1.0），同步更新标注框坐标；
颜色增强：亮度调整（0.8_{1.2倍）、对比度调整（0.9}1.1倍）、饱和度调整（0.8~1.2倍），模拟不同光照条件；
高级增强：采用Enhanced-RICAP策略，基于类别激活图引导的区域拼接，减少标签噪声，强化病斑特征学习；
少数类增强：对灰霉病、花叶病样本额外增加Mixup增强（概率0.2），缓解类别不均衡影响。

2.2.3 数据集划分

采用分层随机抽样法按7:1.5:1.5比例划分训练集、验证集和测试集，确保各类别分布与原始数据集一致。划分后各集合统计如下：

训练集：6788张图像，7537个标注框；
验证集：1455张图像，1615个标注框；
测试集：1454张图像，1615个标注框。

3 模型设计

3.1 基础模型架构

选用YOLOv8作为基础模型，其核心架构包括：

Backbone：CSPDarknet53，采用C2f模块实现特征提取与梯度传播，提升模型效率；
Neck：FPN+PAN结构，实现多尺度特征融合，增强不同尺寸病斑的检测能力；
Head：检测头与分类头一体化设计，采用解耦卷积提升分类与回归精度。

YOLOv8在植物病害检测中表现出优异的实时性和精度平衡，其默认配置下推理速度达30 FPS以上，适合田间移动设备部署。

3.2 模型改进策略

针对猕猴桃叶部病斑的小尺寸、多类别特点，提出四点改进：

3.2.1 多尺度卷积模块（MSConv）集成

在Backbone的C2f模块后插入MSConv模块，增强小目标病斑特征提取能力。该模块采用深度可分离卷积与不同扩张率（1、3、5）的扩张卷积组合，在保持计算效率的前提下扩大感受野，捕捉多尺度病斑特征。模块结构如下：

深度可分离卷积层（卷积核3×3）：降低参数量；
并行扩张卷积层：3条分支分别采用扩张率1、3、5，提取不同尺度特征；
特征融合：通过1×1卷积融合多分支特征，输出维度保持不变。

3.2.2 CBAM注意力机制融合

在Neck的FPN层插入CBAM注意力模块，实现通道与空间双重特征校准：

通道注意力：通过全局平均池化和全连接网络学习通道权重，强化病斑相关特征通道；
空间注意力：通过通道维度的最大池化与平均池化拼接，生成空间注意力图，聚焦病斑区域。

CBAM模块轻量化设计（参数量增加<2%），可有效抑制背景干扰，提升复杂环境下的检测精度。

3.2.3 锚框尺寸优化

原始YOLOv8的锚框尺寸针对通用目标设计，不适配猕猴桃叶部病斑。通过K-means聚类算法对训练集标注框进行聚类分析，得到适配的锚框尺寸：

小尺度锚框：(12,15)、(19,23)、(25,30)（适配<5mm病斑）；
中尺度锚框：(32,40)、(45,56)、(60,72)（适配5-10mm病斑）；
大尺度锚框：(78,95)、(105,130)、(145,180)（适配>10mm病斑）。

优化后的锚框与真实病斑的交并比（IoU）均值提升12.8%，加速模型收敛。

3.2.4 损失函数改进

将原始CIoU损失替换为WIoU v3损失函数，其引入动态非单调聚焦机制，对小目标和边界框回归误差较大的样本赋予更高权重，提升病斑定位精度。损失函数构成如下：
$Ltotal=Lcls+1.2×LWIoU+0.8×LobjL_{total} = L_{cls} + 1.2 \times L_{WIoU} + 0.8 \times L_{obj}$
其中， $L_{cls}$ 为分类损失（交叉熵损失）， $L_{WIoU}$ 为边界框回归损失， $L_{obj}$ 为目标置信度损失。

3.3 改进模型整体架构

改进后模型的流程为：输入图像经预处理后送入Backbone（CSPDarknet53+MSConv）提取多尺度特征，通过Neck（FPN+PAN+CBAM）进行特征融合与增强，最终由检测头输出病斑类别、置信度及边界框坐标，整体架构如图1所示（论文中需补充示意图）。

4 实验结果与分析

4.1 实验环境与参数设置

4.1.1 实验环境

硬件：Intel Core i9-13900K CPU，NVIDIA RTX 4090 GPU（24GB显存），64GB DDR5内存；
软件：Python 3.9，PyTorch 2.1，Ultralytics YOLOv8，OpenCV 4.8，CUDA 12.2。

4.1.2 超参数设置

学习率：初始学习率0.01，采用余弦退火学习率调度策略，epoch=50时衰减至1e-6；
批大小（Batch Size）：32（基于GPU显存优化）；
迭代次数：100 epoch，早停机制（验证集mAP连续5 epoch无提升则停止训练）；
优化器：AdamW，权重衰减系数1e-4，β1=0.9，β2=0.999；
置信度阈值：0.5，NMS阈值：0.45。

4.2 评估指标

采用目标检测领域标准评估指标：

mAP@0.5：IoU阈值为0.5时的平均精度，反映常规检测精度；
mAP@0.5:0.95：IoU阈值从0.5到0.95每隔0.05的平均精度，反映模型鲁棒性；
精确率（Precision）：预测为阳性的样本中真实阳性比例；
召回率（Recall）：真实阳性样本中被正确检测的比例；
F1分数：精确率与召回率的调和平均，公式为：
$F1=2×(P×R)/(P+R)F1=2\times(P\times R)/(P+R)$
FPS：每秒处理图像帧数，反映实时性。

4.3 实验结果

4.3.1 模型整体性能

改进YOLOv8模型在测试集上的整体性能如表2所示：

表2 改进模型整体性能指标

mAP@0.5（%）	mAP@0.5:0.95（%）	精确率均值（%）	召回率均值（%）	F1分数均值（%）	FPS（帧/秒）
93.5	87.2	92.8	91.5	92.1	32.6

训练过程中训练集与验证集的损失曲线、mAP曲线显示，模型在45 epoch后趋于收敛，验证集mAP稳定在92.8%-93.5%之间，无明显过拟合现象，表明数据增强和正则化策略有效。

4.3.2 各类别检测性能

模型对7类样本的详细检测性能如表3所示：

表3 各类别检测性能指标（%）

类别名称	mAP@0.5	精确率	召回率	F1分数	主要误检类型
健康叶片	95.8	94.6	95.2	94.9	无明显误检
褐斑病	94.2	93.8	94.5	94.1	灰斑病（2.1%）
花叶病	90.7	91.3	89.6	90.4	健康叶片（3.5%）
灰斑病	92.6	92.1	91.8	91.9	褐斑病（2.8%）
灰霉病	89.5	90.2	88.7	89.4	细菌性腐烂病（4.2%）
炭疽病	93.1	92.9	93.3	93.1	无明显误检
细菌性腐烂病	91.8	91.5	90.9	91.2	灰霉病（3.0%）

分析可知：

健康叶片和炭疽病检测性能最优（mAP@0.5>93%），因健康叶片特征稳定，炭疽病病斑轮廓清晰、辨识度高；
灰霉病检测性能相对较低（mAP@0.5=89.5%），原因是其病斑与细菌性腐烂病症状相似，且部分早期病斑尺寸过小（<3mm）；
褐斑病与灰斑病存在相互误检，因二者均多发生于叶缘，病斑形态相近，需进一步优化特征区分度。

4.3.3 对比实验

将改进模型与主流目标检测模型在相同数据集上进行对比，结果如表4所示：

表4 不同模型性能对比

模型	mAP@0.5（%）	mAP@0.5:0.95（%）	F1分数均值（%）	FPS（帧/秒）	参数量（M）
Faster R-CNN	82.3	75.6	81.8	8.3	412
YOLOv7	87.5	80.3	86.9	26.8	64.5
YOLOv8（原始）	89.2	81.5	88.9	30.5	68.2
改进YOLOv8	93.5	87.2	92.1	32.6	70.8

对比分析：

改进YOLOv8在mAP@0.5和mAP@0.5:0.95上较原始YOLOv8分别提升4.3%和5.7%，验证了MSConv、CBAM等改进模块的有效性；
相较于两阶段模型Faster R-CNN，改进模型在精度提升11.2%的同时，推理速度提升3.9倍，更适合实时检测场景；
与YOLOv7相比，改进模型在精度和速度上均有显著优势，体现了YOLOv8基础架构的先进性及本文改进策略的有效性。

4.3.4 消融实验

为验证各改进模块的贡献，进行消融实验，结果如表5所示：

表5 消融实验结果（基于原始YOLOv8）

改进模块组合	mAP@0.5（%）	提升幅度（%）	FPS（帧/秒）
原始YOLOv8	89.2	-	30.5
+ MSConv模块	90.8	+1.6	29.8
+ MSConv + CBAM	92.1	+2.9	28.7
+ MSConv + CBAM + 优化锚框	92.9	+3.7	29.5
+ 完整改进策略（本文模型）	93.5	+4.3	32.6

分析表明：

各改进模块均能提升模型性能，其中CBAM注意力机制贡献最大（+1.3%），因其有效抑制了背景干扰；
完整改进策略的性能提升并非简单叠加，体现了多模块的协同优化效应；
尽管MSConv和CBAM模块轻微降低了推理速度，但通过WIoU v3的计算优化，最终模型FPS较原始YOLOv8反而提升2.1帧/秒。

5 讨论

5.1 模型优势

小目标检测能力突出：MSConv模块和优化锚框显著提升了小尺寸病斑（<5mm）的检测精度，mAP@0.5较原始YOLOv8提升5.8%，解决了叶部病害检测的核心痛点；
实时性与精度平衡：改进模型FPS达32.6，满足田间移动设备（如无人机、手持终端）的实时检测需求，同时精度达到行业领先水平；
鲁棒性强：通过数据增强和CBAM注意力机制，模型在光照变化、叶片重叠、杂草背景等复杂场景下仍保持高检测精度，误检率控制在5%以内；
轻量化部署潜力：参数量仅70.8M，可通过TensorRT量化进一步压缩至15M以下，适配低算力设备。

5.2 局限性

数据集局限性：数据集虽规模较大，但仅涵盖3个猕猴桃品种，缺乏不同产区、不同品种的样本，模型泛化性需进一步验证；
早期病害检测不足：对于<3mm的早期病斑，召回率仅为82.3%，低于整体水平，需优化小目标特征提取；
复杂遮挡处理有限：当叶片重叠率>60%时，病斑检测召回率下降至85%左右，遮挡处理机制需完善。

5.3 改进方向

数据集扩充：收集多品种、多产区、多生长阶段的猕猴桃叶部图像，引入联邦学习技术解决数据隐私问题；
模型优化：融合Transformer模块增强全局特征捕捉能力，针对早期小病斑设计专用检测头；
部署应用：开发移动端APP和无人机搭载系统，集成病害诊断与防治建议功能，推进田间实际应用；
多模态融合：结合红外图像和光谱数据，提升复杂环境下的病害区分能力。

6 结论与展望

6.1 结论

本文基于包含9697张图像的猕猴桃叶部病害数据集，提出一种改进YOLOv8的目标检测模型。通过集成MSConv多尺度卷积模块、CBAM注意力机制，优化锚框尺寸，采用WIoU v3损失函数，实现了健康叶片及6类病害的精准检测。实验结果表明，改进模型的mAP@0.5达93.5%，mAP@0.5:0.95达87.2%，F1分数均值为92.1%，推理速度达32.6 FPS，显著优于原始YOLOv8、YOLOv7等对比模型。该模型能有效应对田间环境下的小目标病斑、复杂背景等挑战，为猕猴桃叶部病害的快速精准检测提供了可靠方案。