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

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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。

西红柿成熟度识别数据集（1952张图片）- 包含VOC、YOLO和JSON格式标注文件.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。

烟雾与明火分割数据集（LabelMe格式，含5205张图片，2个类别）.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。

荔枝成熟度检测用VOC+YOLO格式数据集（1005张图片，4个类别）.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。

西瓜成熟度图像分类数据集【含标注，约600张图片】

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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。

肾结石医学图像分割数据集（LabelMe格式，含359张图片，1个类别）.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。

西红柿图像数据集用于图片分类

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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。

【目标检测数据集】荔枝成熟度分类579张图片（绿、红、半红）VOC+YOLO格式.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。

虾数据集（VOC格式+Yolo格式），含107张图片，1个类别.zip

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本数据集包含107张图像及对应标注文件，涵盖单一目标类别。以VOC与YOLO双格式提供，便于快速集成至各类目标检测项目中使用。在信息技术领域尤其是计算机视觉方面，数据集具有极其重要的作用。“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”包含了一个专为检测虾类设计的图像集合，总计有107幅图片，并且这些图像是按照PASCAL Visual Object Classes（VOC）和You Only Look Once（YOLO）两种不同的标准进行标注。首先来看一下PASCAL VOC格式。这是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集类型，主要用于物体识别、分割及检测任务。该格式通常包括图像文件、XML注释文档以及类别定义等组成部分。在虾的数据集中，每个图像的XML文件详细记录了虾的位置和种类信息，这对于训练目标检测模型来说至关重要。接下来是YOLO格式。这是一种实时的目标检测系统，因其高效的性能而受到广泛欢迎。它的标注方式通常为纯文本形式，包含每张图片中所有物体位置及对应的类别标识符。相比于VOC格式的复杂性，这种简洁明了的方式更适合快速处理和应用需求，在虾数据集中同样如此。训练一个目标识别模型（例如基于YOLO或结合使用PASCAL VOC的数据集）通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：根据特定模型的需求调整图像大小、进行归一化等操作。 2. 训练阶段：利用提供的训练集合（本例中为虾的107张图片），通过迭代优化来改进模型参数，从而提高其对目标对象检测的能力。 3. 验证与调优：使用验证集评估当前模型性能，并根据需要调整超参以进一步提升效果。 4. 测试阶段：最后，在未见过的数据上进行测试，确保所训练出来的模型能够良好地泛化到新的场景中。尽管该数据集中仅包含一个类别（即虾），这虽然简化了分类任务的复杂度，但同时也可能限制了模型学习更多样化的特征。然而对于特定的应用领域而言，比如自动识别和计数海鲜产品等场合下，这样的单一类别的训练集已经足够实用且高效。综上所述，“虾数据集VOC格式+yolo格式107张1类别.zip”为研究者们提供了一个宝贵的资源库来开发并测试针对虾的检测算法。无论是出于学术目的还是工业应用考虑，该数据集都能帮助研究人员构建出更加精准、快速的目标识别模型，并应用于诸如海鲜处理或食品安全检查等实际场景中。

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