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水果数据集。

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简介：
博客所需要的包含水果信息的数据库集合。

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  • 水果-360数据集
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    水果-360数据集包含超过10,000张图片，涵盖来自世界各地的多种新鲜及加工水果，为图像分类任务提供全面训练和测试资源。 Fruits-360数据集包含来自多个水果种类的图像，用于训练机器学习模型进行水果分类任务。该数据集包括各种光照条件、视角下的高质量图片，旨在提高算法在实际应用中的泛化能力。
     
  • 水果360数据集
    优质
    水果360数据集包含超过12000张图片，展示了来自全球的119种不同种类和品种的水果，旨在用于训练图像识别模型，促进农业技术研究与应用。 适用于水果分类的CNN算法可以有效地识别不同种类的水果图像，并且在实际应用中表现出色。通过训练大量的水果图片数据集，该模型能够学习到各种特征并进行准确地分类。这种方法不仅提高了工作效率，还为农业、食品行业等相关领域提供了技术支持和解决方案。
     
  • YOLO水果数据集中的三种水果
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    本文将探讨YOLO框架下用于识别和分类的水果数据集，重点介绍其中三种代表性水果。通过深度学习技术优化识别精度。 对于水果图像的识别与分类任务而言，所需的数据集包含三种常见水果：苹果、香蕉和橙子。该数据集中包含了275张图片，并且已经按照训练集和验证集进行了划分，方便直接用于YOLO算法模型训练。具体来说，训练集中共有261幅图像（每种水果的数量在九十多张左右），而测试集包含93幅图像。经过100轮次的训练后，精度达到了0.92，这个结果对于初学者进行模式识别课程设计或学习深度学习而言是相当不错的起点。此外，数据集中不仅有txt格式文件直接用于YOLO训练需求，还提供了xml格式标签供用户根据自身需要转换使用。
     
  • 水果识别——数据集
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    本数据集包含各类新鲜水果的高清图像，旨在支持水果分类研究与模型训练，涵盖苹果、香蕉等多种常见及地方特色水果品种。 22495 水果图片！相关数据集文件包括 fruit-recognition_datasets.txt 和 fruit-recognition_datasets.zip。
     
  • 水果检测数据集
    优质
    本数据集包含各类新鲜及不新鲜水果的图像和属性信息，旨在支持机器学习算法识别与分类不同种类的水果，促进农业智能化管理。 该数据集包含4个不同类别的200张图像，用于进行水果检测。数据集文件名为Fruit Detection_datastes.txt 和 Fruit Detection_datastes.zip。
     
  • 苹果、香蕉等水果数据集
    优质
    本数据集包含多种常见水果如苹果和香蕉的高清图像，旨在支持计算机视觉中的分类任务研究与应用开发。 该数据集用于水果的目标检测，包含苹果、香蕉等多种常见水果的标注。
     
  • 水果分类数据集.zip
    优质
    该数据集包含多种常见水果的图像，旨在用于机器学习和计算机视觉任务中进行水果识别和分类研究。 本数据集包含高质量的水果图像，涵盖了71种不同类型的水果。具体包括如下品种：苹果（金、红）、杏子、鳄梨及其成熟状态下的图片、香蕉、樱桃（瑞尼尔）以及克莱门蒂娜等。此外还有可可果、枣椰树果实（即日期）、百香果和各类葡萄，如粉红色与白色葡萄；柑橘类包括柚子（粉色及白色品种），番石榴，哈克贝利莓，猕猴桃，卡基水果等等。 数据集中的图片总数为47,593张。其中训练集包含35,625幅图像用于模型学习和优化过程；验证集则有11,968张图像是为了确保算法在未见过的数据上也能保持良好性能而设计的辅助集合。 每一张水果照片尺寸统一为100x100像素，文件命名方式遵循特定格式：如32_100.jpg 或 r_32_100.jpg或r2_image_index_100.jpg。“r”代表图像中展示的是旋转过的水果，“r2”则表示该水果围绕第三轴进行了翻转处理。 值得注意的是，不同品种的同一种类水果（例如苹果）在数据集中被分类为不同的类别。
     
  • 水果分类数据集（fruits.zip）
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    水果分类数据集（fruits.zip）包含多种常见水果的图像，旨在用于训练和测试计算机视觉模型在识别不同种类水果方面的准确性。 水果分类数据集包含了各种不同种类的水果图像及其标签，用于训练机器学习模型识别不同的水果类型。这个数据集可以应用于计算机视觉项目中的物体识别任务，帮助开发人员提高算法在实际应用中的准确性和效率。
     
  • 六种水果花卉数据集
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    《六种水果花卉数据集》包含丰富多样的水果与花卉图像资料，旨在为计算机视觉研究提供全面的学习素材。 深度学习水果花卉数据集共计包含6种类别，由于存储空间有限删减了一些图片。每种类别均超过1000张图像。