水果识别图像数据集.zip

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简介：
本数据集包含大量标注清晰的水果图像，旨在支持水果种类识别的研究与应用开发，涵盖苹果、香蕉等多种常见水果。图像总数：22495张。训练集大小为16854张图片（每张图片包含一个水果或蔬菜）。测试集大小为5641张图片（每张图片同样只含有一个水果或蔬菜）。课程数量共计33个类别，涵盖各种不同的水果和蔬菜种类。图像尺寸统一为100x100像素。训练数据文件的命名格式是：[水果/蔬菜名称][id].jpg（例如苹果布雷本100.jpg），并且为了提高模型鲁棒性，许多图片还进行了旋转处理。测试集中的文件名采用的是4位数字编号形式，如 0001.jpg。训练数据结构包括33个子目录，每个水果或蔬菜类别都有自己的专属目录，并且总共有16854张用于训练的图像。测试集中则包含有5641份样本图片。此外还提供了一个.csv文件作为示例提交格式参考，其中包含了正确的ID号及相应的字符串标签信息。

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水果识别图像数据集.zip

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本数据集包含大量标注清晰的水果图像，旨在支持水果种类识别的研究与应用开发，涵盖苹果、香蕉等多种常见水果。图像总数：22495张。训练集大小为16854张图片（每张图片包含一个水果或蔬菜）。测试集大小为5641张图片（每张图片同样只含有一个水果或蔬菜）。课程数量共计33个类别，涵盖各种不同的水果和蔬菜种类。图像尺寸统一为100x100像素。训练数据文件的命名格式是：[水果/蔬菜名称][id].jpg（例如苹果布雷本100.jpg），并且为了提高模型鲁棒性，许多图片还进行了旋转处理。测试集中的文件名采用的是4位数字编号形式，如 0001.jpg。训练数据结构包括33个子目录，每个水果或蔬菜类别都有自己的专属目录，并且总共有16854张用于训练的图像。测试集中则包含有5641份样本图片。此外还提供了一个.csv文件作为示例提交格式参考，其中包含了正确的ID号及相应的字符串标签信息。

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。

SAR图像识别数据集.zip

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本资源包包含一系列用于训练和测试卫星雷达(SAR)图像自动识别算法的数据集，涵盖多种地物类型与场景。包括源码：1. 数据集获取；2. 二进制数据集转换为图片；3. 提取特征，使用HOG和Gabor方法；4. SVM训练结果；5. 预测显示。

水果蔬菜图像识别与定位的大型数据集

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本数据集专注于收集并标注高质量的水果和蔬菜图像，旨在促进图像中的目标识别及精准定位研究。该数据集包括200多个类，每类包含超过300张水果图片，所有图片都经过了旋转处理。苹果（品种多样：深红色、金色、金红色、史密斯奶奶、粉红女士、红色、红色美味）、杏子、鳄梨（成熟和未成熟的都有）、香蕉（黄色和红色的普通香蕉以及女士手指型）甜菜根红，蓝莓，仙人掌果实，哈密瓜（两个品种），洋芋，花椰菜，樱桃（包括雷尼尔品种），樱桃蜡果（黄、红、黑各种颜色），栗子，克莱门汀柑橘类水果，椰子，带壳玉米，成熟黄瓜，大枣，茄子，无花果，姜根块茎, 石榴果实, 葡萄(有蓝色、粉色和白色品种)，葡萄柚(包括粉红色和白色)，番石榴（也称芭乐），榛子（或者称为山杏）, 越橘 (又称蓝莓的一种), 猕猴桃，卡其果，大头菜根茎类蔬菜, 金缕梅果实或叶片, 柠檬（普通柠檬与梅耶柠檬），青柠，荔枝，柑桔类水果如橙子和柚子等，芒果(包括绿色未成熟和红色成熟的)，芒果甜馅饼状的特殊品种, 桑葚浆果，油桃（有普通和平扁两种类型）, 核果 (例如核桃), 大葱或洋葱（红、白不同颜色），橘子类水果如桔子或者血橙等，番木瓜，西番莲果实(又称百香果)，桃子（各种品种的鲜甜多汁的果实），佩皮诺（也称奇异莓的一种）, 梨 (包括阿巴特、福莱尔、凯撒红梨以及怪兽和威廉姆斯等不同种类), 胡椒果实（红色、绿色，橙色或黄色的都有），酸浆(普通类型与带壳品种)，菠萝（普通大小及迷你型）, 皮塔哈亚果 (也称火龙果的一种), 李子（各种不同的成熟度和颜色）、石榴甜心部分，土豆（红肉、甜味以及白色多用途种类的都有），木瓜类水果(包括番木瓜)，红毛丹（又称荔枝的一种变种）, 覆盆子果实, 红醋栗或蔓越莓, 萨拉克 (一种热带浆果), 草莓（普通型和楔形品种）、柽柳树的种子或者果实，坦格洛(一种柑橘类水果)，番茄等。

涵盖多种水果的图像识别和检测数据集

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本数据集包含了丰富的水果图像样本，旨在支持各种水果的有效识别与定位研究。适合开发精确的图像处理算法。在当今的技术领域，深度学习已成为解决图像识别与分类问题的强大工具。随着该技术的不断进步，越来越多的研究人员和开发者开始探索如何利用这些技术来改进水果识别与检测系统。为此，《包含多种水果的图像识别与检测数据集》应运而生。此数据集主要涵盖了五种常见的水果：苹果、香蕉、橙子、柠檬和猕猴桃。每一种都有数量不等且经过精心挑选及预处理的图片，确保训练深度学习模型时能够涵盖各种形状、颜色以及成熟度特征。此外，所有图像均已标注好类别信息，并附有对应的文本段落件（txt格式），为模型提供必要的训练与测试数据。该数据集的设计充分考虑了实际应用中的复杂性因素，如不同的光照条件、拍摄角度及摆放方式等，旨在提高在现实世界中模型的泛化能力。通过对这些图像进行深度学习训练，研究者和开发者可以构建出能够准确识别并分类各种水果的智能系统。从技术实现的角度来看，数据集中包含的图像可能通过卷积神经网络（CNN）处理。作为一种专门用于处理具有网格拓扑结构的数据如图片的特殊深度学习模型，CNN在目前的图像识别任务中是最常使用的算法之一。通过对该数据集进行训练，可以教会模型如何从底层边缘和纹理特征到高层抽象特征的学习过程，从而有效地实现水果的识别与分类。标签文件的设计同样至关重要，旨在简化数据处理流程。通常情况下，将每张图片对应的类别信息保存在一个简单的文本段落件中，并包含图像名称及其相应的类别标识符。这样标准化的数据格式使得深度学习框架和算法能够更轻松地读取并解析这些信息。该数据集不仅提供了大量多样化的水果图像及精确的标签信息，还使研究者与开发者能更加高效地训练和验证他们的模型。这对于希望在图像识别领域取得实际进展的研究团队和个人而言具有很高的实用价值和发展潜力。通过这种高质量的数据支持，未来有望在自动化农业、智能零售以及食品工业等领域出现更准确高效的水果识别技术应用。

花卉图像识别数据集.zip

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本数据集包含大量精心标注的花卉图片，旨在促进花卉种类自动识别技术的研发与应用。图像识别—花卉识别数据集包含5类花朵：菊花、玫瑰、蒲公英、向日葵和郁金香，每种类别大约有500到600张照片。该数据集用于训练和验证花朵分类模型。

车牌识别图像数据集.zip

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本数据集包含大量车辆图片及其对应的车牌信息，旨在用于训练和测试车牌识别算法模型。车牌识别的数据集包含每个字符大约有200张照片。

基于YOLOv的水果识别数据集

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本数据集旨在优化YOLOv算法在水果识别中的应用效果，包含多种常见水果的高清图像及标注信息，适用于训练高效、精准的目标检测模型。我们准备了一个包含苹果、香蕉和橙子的YOLOv数据集用于水果识别任务。整个数据集中共有300张图片，大部分背景为白色，但也有少量含有干扰元素的图片。如果有需要的话，可以提供下载测试版本。

水果蔬菜识别数据集fruit-veg

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fruit-veg 数据集包含丰富的水果和蔬菜图像样本，用于训练机器学习模型以实现准确识别各类蔬果。文件夹内包含train、valid和test三个部分。train文件夹里存放的是训练图片及其标签，valid文件夹用于存放验证图片与对应的标签，而test文件夹则包含了测试用的图片及标签。总共有大约5000张图片，并且有15个不同的类别，例如胡萝卜、西红柿、土豆和西瓜等。