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西红柿成熟度分类数据集(LabelMe格式,含686张图片,3个类别).zip

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简介:
本数据集包含686张采用LabelMe标注工具标记的西红柿图像,涵盖未熟、半熟和全熟三个阶段,适用于机器视觉与农业自动化研究。 样本图:请到服务器资源预览或详情查看后下载。 数据集格式为labelme格式(不包含mask文件,仅包括jpg图片及其对应的json文件)。 - 图片数量(jpg文件个数):686张 - 标注数量(json文件个数):686份 - 标注类别数:3类 - 标注类别名称:[未成熟, 成熟, 腐烂] 每个类别标注的框的数量: - 未成熟计数 = 2452 - 成熟计数 = 1268 - 腐烂计数 = 710 使用了labelme v5.5.0进行标注,对各类别进行了多边形(polygon)的绘制。 重要说明:可以利用LabelMe软件打开并编辑数据集。需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco格式以用于语义分割或者实例分割。 特别声明:本数据集中提供的标注信息准确且合理,并不对训练模型后的精度做出任何保证。

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  • 西LabelMe6863).zip
    优质
    本数据集包含686张采用LabelMe标注工具标记的西红柿图像,涵盖未熟、半熟和全熟三个阶段,适用于机器视觉与农业自动化研究。 样本图:请到服务器资源预览或详情查看后下载。 数据集格式为labelme格式(不包含mask文件,仅包括jpg图片及其对应的json文件)。 - 图片数量(jpg文件个数):686张 - 标注数量(json文件个数):686份 - 标注类别数:3类 - 标注类别名称:[未成熟, 成熟, 腐烂] 每个类别标注的框的数量: - 未成熟计数 = 2452 - 成熟计数 = 1268 - 腐烂计数 = 710 使用了labelme v5.5.0进行标注,对各类别进行了多边形(polygon)的绘制。 重要说明:可以利用LabelMe软件打开并编辑数据集。需要自行将json格式的数据转换为mask、yolo或coco格式以用于语义分割或者实例分割。 特别声明:本数据集中提供的标注信息准确且合理,并不对训练模型后的精度做出任何保证。
  • 西(1952)- 包VOC、YOLO和JSON标注文件.zip
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    本数据集包含1952张西红柿图像及其成熟度信息,提供VOC、YOLO及JSON三种格式的标注文件,便于机器学习模型训练与测试。 西红柿识别检测数据集适用于课程作业、设计项目及比赛需求,在实际应用方面可用于智慧农业中的西红柿成熟度识别系统以及蔬菜成熟度判断等领域。 该数据集中包含1952张图片,背景丰富且具有多样性,目标分布均匀,并附有精准的标注信息。算法拟合效果良好,质量可靠。此数据集提供了三种标签格式:VOC(xml)、YOLO(txt)和JSON。类别名称包括“ripe”(成熟) 和 “immature” (未成熟),是博主在西红柿机器臂采摘项目中的使用资料。多种目标检测算法可以直接应用于此数据集中。
  • 烟雾与明火LabelMe5205,2).zip
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    本数据集包含5205张图像,采用LabelMe标注格式,旨在区分烟雾和明火两类视觉特征,适用于目标检测与分类研究。 样本图展示的是一个包含5205张jpg图片及其对应json文件的数据集,这些数据是使用labelme 5.5.0工具标注的,并遵循特定规则进行多边形框polygon绘制。 该数据集中包括两个类别:smoke(烟)和fire(火)。具体来说: - smoke类别的标注数量为2354个。 - fire类别的标注数量为13438个。 为了使用这些数据,可以将整个数据集导入labelme工具进行进一步编辑。需要注意的是,json文件需要手动转换成mask、yolo或coco格式以便于语义分割或者实例分割的训练任务。 特别提示:此数据集中提供的标记是准确且合理的,但不保证基于该数据集训练出模型的具体精度表现。
  • 荔枝检测用VOC+YOLO(1005,4).zip
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    本资源提供了一个用于荔枝成熟度检测的数据集,包含1005张图像和四种不同类别的挥发性有机化合物标签,采用YOLO格式标注。 样本图:请在电脑端资源详情查看并下载文件。 数据集格式包括Pascal VOC格式和YOLO格式(不包含分割路径的txt文件),仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 图片数量(jpg文件个数)为1005,标注数量(xml文件)同样为1005,标注数量(txt文件)也为1005。数据集中有4种不同的标注类别:blossom, green, ripe 和 young。 各类别的框数如下: - blossom 框数 = 539 - green 框数 = 4045 - ripe 框数 = 7701 - young 框数 = 4581 总框数量为16866。 使用标注工具:labelImg。对类别进行矩形画框操作作为标注规则。 重要说明:暂无 特别提示:本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证,仅确保提供的标签准确且合理。
  • 西标注,约600
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    本数据集包含约600张西瓜成熟度图像,并附有详细标注信息,旨在促进农业领域中基于视觉的果实成熟度识别研究。 西瓜成熟度图像分类数据集【已标注,约600张图片】 分类个数【3】:成熟、半熟、未熟 划分了训练集、测试集,并将各自同一类别的图片存放在一起。如果想可视化数据集,可以运行资源中的show脚本。 对于CNN分类网络的改进内容可参考相关文献或资料。此外,还有更多图像分类、图像分割(医学)、目标检测(yolo)等相关项目及相应网络的改进信息可供查阅。
  • 肾结石医学LabelMe359,1).zip
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    本资料包含359张用于肾结石识别与研究的医学图像,采用LabelMe标注格式,提供单一类别的精确分割信息。适合深度学习和计算机视觉领域相关科研使用。 样本图展示在博客文章内。 文件存储于服务器上,请务必通过电脑端预览资源详情后再进行下载。 数据集格式:采用labelme标准(不含mask文件,仅包括jpg图片及对应的json文件)。 图片数量(即jpg文件个数):359张; 标注数量(即json文件个数):359份; 标注类别总数为1类; 具体标注类别名称如下: - 肾结石 (kidney stone) 每个类别的标注框数量统计如下: - 肾结石的标注框总计有 512 个。 使用工具:labelme版本号5.5.0 注释规则:对目标进行多边形绘制(polygon)。 特别说明:可利用labelme软件打开并编辑数据集,但需自行将json格式转换为mask、yolo或coco等格式以支持语义分割和实例分割任务。 重要声明:本数据集中不保证训练模型的精度与权重文件的质量,仅确保提供的标注信息准确合理。
  • 西用于
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    本西红柿图像数据集专为图片分类任务设计,涵盖多种西红柿品种及生长状态的照片,适用于训练和测试图像识别模型。 在信息技术领域内,图像分类是一项关键任务,在农业监测、医疗影像分析及自动驾驶等方面发挥着重要作用。一个名为“西红柿数据集”的资源为此类应用提供了宝贵的支持。该数据集中含有正常状态的西红柿图片和三种不同病变类型的西红柿图片,总计超过200张照片,非常适合用于训练与测试基于神经网络的图像识别算法。 卷积神经网络(CNN)在处理此类任务时表现出色。通过一系列卷积层、池化层及全连接层结构设计,CNN能够自动从大量数据中学习到有效的特征表示,从而实现对不同类别图片的有效分类。利用这一特性,在“西红柿数据集”上构建的模型可以区分正常与病态的西红柿图像,并帮助农民早期发现植物疾病或虫害问题,进而提高农作物的质量和产量。 在使用该数据集进行训练之前,需要先对其进行预处理工作,包括调整图片尺寸以适应特定神经网络输入要求、归一化像素值以及可能实施的数据增强操作(例如随机旋转、裁剪或翻转),从而提升模型的泛化能力。随后将整个数据集划分为用于训练和验证两个部分。 在实际应用中,我们通常采用迁移学习方法来加速模型开发过程并节省计算资源:即利用如VGG16、ResNet 或 Inception V3 等预训练好的网络作为基础架构,并在其顶部添加新的分类层以适应特定任务需求。这有助于充分利用已有的通用特征表示能力。 在模型训练阶段,我们关注的主要指标包括损失值和准确率等关键性能度量标准;通过反向传播算法及优化器(例如 Adam 或 SGD)不断调整网络参数直至达到满意的验证集表现水平为止。当模型完成训练后,在独立测试数据上进一步评估其泛化能力。 除此之外,还可以尝试采用集成学习策略如平均多个不同模型的预测结果或利用更广泛的数据扩增技术来提高最终分类器的表现效果。 综上所述,“西红柿数据集”为开发高效的图像识别系统提供了良好的实践平台,并且在农业监测领域具有重要的应用前景。通过深入研究和运用这些技术和方法,我们能够构建出更加精准可靠的智能监控解决方案服务于社会各个层面的需求。
  • 【目标检测】荔枝579(绿、、半)VOC+YOLO.zip
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    本数据集包含579张荔枝图像,涵盖绿色、红色及半熟状态,采用VOC和YOLO格式标注,适用于目标检测与分类模型训练。 数据集格式:Pascal VOC格式与YOLO格式(不含分割路径的txt文件,仅包含jpg图片及其对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)。 图片数量(jpg文件个数):579 标注数量(xml文件个数):579 标注数量(txt文件个数):579 标注类别数:3 标注类别名称包括绿色、半透明和红色。具体框的数量如下: - 绿色 框数 = 1387 - 半透明 框数 = 892 - 红色 框数 = 632 总框数:2911 使用标注工具为labelImg。
  • 舌头labelme25571.zip
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    样本图:blog..net/FL1623863129/article/details/144472209 数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件) 图片数量(jpg文件个数):2557 标注数量(json文件个数):2557 标注类别数:1 标注类别名称:[tongue] 每个类别标注的框数: tongue count = 2557 使用标注工具:labelme=5.5.0 标注规则:对类别进行画多边形框polygon 重要说明:可以将数据集用labelme打开编辑,json数据集需自己转成mask或者yolo格式或者coco格式作语义分割或者实例分割 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注