11种水果的深度学习图像识别数据集（11分类）

简介：
这是一个包含11类水果的图像数据集，专门用于训练和评估深度学习模型在水果图像识别任务中的性能。 数据集包含11种水果分类的数据（共11类），按照文件夹形式存储，可以直接用于深度学习训练而无需额外处理。 这11种类别分别为：苹果、鳄梨、蓝莓、辣椒、樱桃、猕猴桃、芒果、橙子、岩瓜、草莓和小麦。数据集总大小为864MB。下载解压后会得到两个图像目录，分别是用于训练的2562张图片组成的“data-train”文件夹以及包含636张测试图片的“data-test”文件夹。 每个类别在各自的子文件夹中存放同类别的所有图像，并且这些子文件夹的名字就是对应类别的名称。此外，还提供了一个classes.json字典用于标注类别信息和一个可视化脚本py文件以帮助用户更好地理解和处理数据集。