农业方面数据集汇总（部分，包含Plant Village数据集获取链接）_农业数据集

农作物(crop)和水果(fruit)的图像检测与分割, 目前找到的数据集以及相应说明:(https://www.jianshu.com/p/c6e25e350a2e)
一、ACFR Orchard Fruit Dataset
ACFR Orchard Fruit Dataset数据集来自澳大利亚悉尼大学和 Australian Centre for Field Robotics (澳大利亚野外机器人技术中心), 数据集含苹果, 芒果和杏, 标注格式为沿着水果的矩形标注框(芒果和杏)以及圆形标注框(苹果). 并且附有该数据集的F1-score

二、Date Fruit Dataset
Date Fruit Dataset for Automated Harvesting and Visual Yield Estimation 这篇论文出自King Saud Univerisity, 数据集是关于不同品种的 Date Palm(海枣) 这种水果在生长各阶段的数据, 该数据集的最新更新日期是 2019-05-26
数据集分为两种:
1、第一个数据集包含从 29 个枣椰树中捕获的 350 多个枣串的 8079 张图像。 日期束的照片是使用彩色相机在六次拍摄中拍摄的。 会议涵盖了所有日期成熟阶段：未成熟、Khalal、Rutab 和 Tamar。 该数据集提供了很大程度的变化，以反映自然环境和枣果园的挑战。 图像中的这些变化包括不同的角度和比例、不同的日光条件下图像的照明较差以及被袋子覆盖的日期束。 数据集根据类型、成熟度和收获决策完全标记。 我们可以在许多应用中使用这个数据集，包括水果检测、分割、分类、成熟度分析和自动收获。
2、第二个数据集包含图像、视频、重量测量，以帮助在许多应用中，例如产量估计（持续增加和重量）。 在这个数据集中，我们为选定的手掌标记了日期束，为每只手掌录制了 360° 视频，并测量了它们的数据（高度、树干周长、总产量、束的数量和束的重量
以上引自这里

三、Plant Village
AI challenger 2018年的比赛。第一次数据集有很多图像存在标签交叉的情况(即相同的图像存在不同的标签，特别是病害程度一般和严重存在交叉情况)，训练图像总数为32768张，验证图像总数为4992张，测试集A图像总数为4959张；因为比赛社区很多人反馈数据交叉的现象，官方在比赛的又发布了第二次比赛数据，第二次发布的数据是对存在标签交叉部分的进行更新，训练图像总数为31718张，验证图像总数为4540张，测试集A图像总数为4514张，测试集B图像总数为4513张。引自这里

该数据集可在AI Studio上直接下载，链接 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/76075

关于Plant Village数据集具体内容的相关链接：
1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/451142782（该博主也整理了农作物数据集资源合集，很有用）
2、https://zhuanlan.zhihu.com/p/50178745
3、https://blog.csdn.net/j_starry/article/details/100071780