Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
text
string
9 0.308880 0.100187 0.231660 0.106742
9 0.308880 0.100187 0.231660 0.106742
9 0.308880 0.100187 0.231660 0.106742
9 0.308880 0.100187 0.231660 0.106742
9 0.308880 0.100187 0.231660 0.106742
9 0.308880 0.100187 0.231660 0.106742
9 0.308880 0.100187 0.231660 0.106742
9 0.215726 0.573770 0.342742 0.237705
9 0.516129 0.176230 0.330645 0.254098
9 0.106574 0.301954 0.137450 0.198934
9 0.568725 0.602131 0.093625 0.127886
9 0.380478 0.334813 0.103586 0.083481
9 0.818725 0.960924 0.083665 0.067496
9 0.089641 0.602131 0.119522 0.113677
9 0.106574 0.301954 0.137450 0.198934
9 0.568725 0.602131 0.093625 0.127886
9 0.380478 0.334813 0.103586 0.083481
9 0.818725 0.960924 0.083665 0.067496
9 0.089641 0.602131 0.119522 0.113677
9 0.106574 0.301954 0.137450 0.198934
9 0.568725 0.602131 0.093625 0.127886
9 0.380478 0.334813 0.103586 0.083481
9 0.818725 0.960924 0.083665 0.067496
9 0.089641 0.602131 0.119522 0.113677
9 0.106574 0.301954 0.137450 0.198934
9 0.568725 0.602131 0.093625 0.127886
9 0.380478 0.334813 0.103586 0.083481
9 0.818725 0.960924 0.083665 0.067496
9 0.089641 0.602131 0.119522 0.113677
9 0.106574 0.301954 0.137450 0.198934
9 0.568725 0.602131 0.093625 0.127886
9 0.380478 0.334813 0.103586 0.083481
9 0.818725 0.960924 0.083665 0.067496
9 0.089641 0.602131 0.119522 0.113677
9 0.106574 0.301954 0.137450 0.198934
9 0.568725 0.602131 0.093625 0.127886
9 0.380478 0.334813 0.103586 0.083481
9 0.818725 0.960924 0.083665 0.067496
9 0.089641 0.602131 0.119522 0.113677
9 0.106574 0.301954 0.137450 0.198934
9 0.568725 0.602131 0.093625 0.127886
9 0.380478 0.334813 0.103586 0.083481
9 0.818725 0.960924 0.083665 0.067496
9 0.089641 0.602131 0.119522 0.113677
9 0.461806 0.174451 0.233796 0.315934
9 0.093750 0.304945 0.182870 0.159341
9 0.461806 0.174451 0.233796 0.315934
9 0.093750 0.304945 0.182870 0.159341
9 0.461806 0.174451 0.233796 0.315934
9 0.093750 0.304945 0.182870 0.159341
9 0.461806 0.174451 0.233796 0.315934
9 0.093750 0.304945 0.182870 0.159341
9 0.461806 0.174451 0.233796 0.315934
9 0.093750 0.304945 0.182870 0.159341
9 0.461806 0.174451 0.233796 0.315934
9 0.093750 0.304945 0.182870 0.159341
9 0.461806 0.174451 0.233796 0.315934
9 0.093750 0.304945 0.182870 0.159341
9 0.702703 0.886768 0.300300 0.134860
9 0.322823 0.886768 0.243243 0.185751
9 0.906907 0.681934 0.186186 0.167939
9 0.702703 0.886768 0.300300 0.134860
9 0.322823 0.886768 0.243243 0.185751
9 0.906907 0.681934 0.186186 0.167939
9 0.702703 0.886768 0.300300 0.134860
9 0.322823 0.886768 0.243243 0.185751
9 0.906907 0.681934 0.186186 0.167939
9 0.702703 0.886768 0.300300 0.134860
9 0.322823 0.886768 0.243243 0.185751
9 0.906907 0.681934 0.186186 0.167939
9 0.702703 0.886768 0.300300 0.134860
9 0.322823 0.886768 0.243243 0.185751
9 0.906907 0.681934 0.186186 0.167939
9 0.702703 0.886768 0.300300 0.134860
9 0.322823 0.886768 0.243243 0.185751
9 0.906907 0.681934 0.186186 0.167939
9 0.702703 0.886768 0.300300 0.134860
9 0.322823 0.886768 0.243243 0.185751
9 0.906907 0.681934 0.186186 0.167939
9 0.180412 0.435897 0.329897 0.212454
9 0.180412 0.435897 0.329897 0.212454
9 0.180412 0.435897 0.329897 0.212454
9 0.180412 0.435897 0.329897 0.212454
9 0.180412 0.435897 0.329897 0.212454
9 0.180412 0.435897 0.329897 0.212454
9 0.180412 0.435897 0.329897 0.212454
9 0.193878 0.435540 0.238095 0.257840
9 0.448980 0.780488 0.299320 0.236934
9 0.887755 0.191638 0.224490 0.278746
9 0.193878 0.435540 0.238095 0.257840
9 0.448980 0.780488 0.299320 0.236934
9 0.887755 0.191638 0.224490 0.278746
9 0.193878 0.435540 0.238095 0.257840
9 0.448980 0.780488 0.299320 0.236934
9 0.887755 0.191638 0.224490 0.278746
9 0.193878 0.435540 0.238095 0.257840
9 0.448980 0.780488 0.299320 0.236934
9 0.887755 0.191638 0.224490 0.278746
9 0.193878 0.435540 0.238095 0.257840
9 0.448980 0.780488 0.299320 0.236934
End of preview. Expand in Data Studio

πŸ“ Strawberry_12 Dataset

Strawberry_12 is a large-scale image dataset created for detecting strawberry diseases, pests, and nutrient deficiencies. It is designed to support research in smart agriculture, plant health diagnostics, and AI-based crop monitoring systems.

  • Images: 3,906
  • Annotations: 16,107 bounding boxes
  • Categories: 12 (covering common diseases, pests, and deficiency symptoms)
  • Annotation Format: YOLO (.txt per image with bounding boxes)
  • Collection Period: April 2022 – October 2023
  • Environments: Greenhouse and open-field

Citation

@INPROCEEDINGS{11343179,
  author={Hu, Yue and Jiang, Xiankun and Guan, Jianfeng},
  booktitle={2025 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)}, 
  title={StrawDet-YOLO: A Real-Time and High Precision Object Detection for Strawberry}, 
  year={2025},
  volume={},
  number={},
  pages={6791-6797},
  keywords={Location awareness;Smart agriculture;Accuracy;Spraying;Object detection;Nutrients;Real-time systems;Stability analysis;Monitoring;Diseases},
  doi={10.1109/SMC58881.2025.11343179}}
Downloads last month
35