在精准农业中，快速准确地识别作物病害对于保障产量至关重要。草莓作为一种高价值经济作物，其病害种类繁多（数据集包含77个类别），且存在严重的样本不平衡问题。这就要求我们的模型既要“认得准”常见病害，也要“抓得住”罕见病，同时还要能在资源受限的边缘设备（如机器狗搭载的Jetson Nano）上实时运行。OpenMMLab提供了一套完整的工具链：MMPretrain用于训练、MMRazor用于压缩、MM

YOLO系列之数据集划分（以YOLOv8为例）

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本文用于统计YOLOv8格式数据集中各类型标签数量。