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医学中医-中草药检测数据集
45种中草药图集已标注，YOLO格式

训练集：8500张
验证集：1500张
每种中药有1000张图片

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🌿 中草药检测数据集（YOLO格式）

总类别数：45 种
总图像数量：10,000 张
标注框总数：16,754 个
标签格式：YOLO（.txt）
文件格式：JPG / PNG

📊 类别统计表（前45类）

⚠️备注：

• 总图片数为 10,000 张，但部分类别远少于 1000 张（如“人参”仅90张，“山药”86张），可能为标注未完成或采样不均；
• “川芎”类别标注最多（1173个），可能是多粒密集分布；
• “蒲公英”和“鸡血藤”等类别标注数量等于图片数，说明每图仅一个目标。

📁 数据目录结构示例

herbal_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ # 8500 张 │ ├── val/ # 1500 张 │ └── test/ # （可选） └── labels/ ├── train/ # 对应 .txt 文件 └── val/

✅ 支持的模型任务

🛠️ 推荐训练方案（YOLOv8）

1. 创建data.yaml

# data.yamlpath:./herbal_datasettrain:images/trainval:images/valnc:45names:['白茯苓','白芍','白术','蒲公英','甘草','栀子','党参','桃仁','去皮桃仁','地肤子','牡丹皮','冬虫夏草','杜仲','当归','杏仁','何首乌','黄精','鸡血藤','枸杞','莲须','莲肉','麦门冬','木通','玉竹','女贞子','肉苁蓉','人参','乌梅','覆盆子','瓜蒌皮','肉桂','山茱萸','山药','酸枣仁','桑白皮','山楂','天麻','熟地黄','小茴香','泽泻','竹茹','川贝母','川芎','玄参','益智仁']

2. 训练代码（train.py）

fromultralyticsimportYOLO model=YOLO('yolov8n.pt')# 或 yolov8s.ptresults=model.train(data='data.yaml',epochs=100,imgsz=640,batch=16,name='herbal_detection',device=0,patience=20,hsv_h=0.01,hsv_s=0.5,hsv_v=0.3,degrees=10.0)

🌱总结：该数据集是中医药 AI 智能识别的宝贵资源，适用于中药材自动化分拣、质量控制、中医教学系统等场景。尽管部分类别样本偏少，但整体覆盖广泛，适合构建高性能目标检测模型。