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YOLO蔬菜识别数据集含21000张图片及详细说明.rar

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简介：
本资源包含YOLO蔬菜识别数据集，内有21,000张高质量图片及其标注信息，适用于深度学习模型训练与测试。 1. 2万张蔬菜分类图片数据集.rar 2. 包含大白菜、小白菜、胡萝卜、番茄等共15种蔬菜的图像 3. 数据集详情展示及更多数据集下载信息可参考相关文章描述

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  • YOLO蔬菜识别数据集含21000张图片及详细说明.rar
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    本资源包含YOLO蔬菜识别数据集，内有21,000张高质量图片及其标注信息，适用于深度学习模型训练与测试。 1. 2万张蔬菜分类图片数据集.rar 2. 包含大白菜、小白菜、胡萝卜、番茄等共15种蔬菜的图像 3. 数据集详情展示及更多数据集下载信息可参考相关文章描述
     
  • YOLO水果蔬菜数据集含90000张图片及131类.rar
    优质
    这是一个包含90000张图像和131种类别的YOLO格式水果蔬菜数据集压缩文件，适用于物体检测与识别研究。 YOLO水果蔬菜数据集包含真实场景中的高质量图片，格式为jpg，涵盖丰富多样的实际应用场景，共有131个类别。详情及更多数据集可在相关文章中查看。
     
  • YOLO水果蔬菜目标检测数据集（含8万张图片）.rar
    优质
    简介：该资源包含YOLO水果蔬菜目标检测数据集，内有8万张图片用于训练和测试模型识别不同种类的水果与蔬菜。 1. 资源描述：YOLO目标检测水果蔬菜数据集（8万张图像）.rar 2. 资源内容包括参数化编程、便于更改的参数设置，以及清晰易懂的代码结构与详尽注释。 3. 该资源适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 4. 用户可根据需求进一步探索更多数据集及其他仿真源码（详情可自行搜索相关资料）。 5. 资源提供者是一位资深算法工程师，拥有十年在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO目标检测领域的工作经验。擅长计算机视觉技术、智能优化和信号处理等众多领域的算法仿真实验，并乐意与他人分享交流学习心得。
     
  • 36类常见水果蔬菜识别分类数据集（含3600张图片）.zip
    优质
    本数据集包含36类常见水果和蔬菜共3600张图像，每类别100张。适用于图像识别与分类研究，有助于提升模型对果蔬的辨识能力。 该数据集包含36类果蔬的图像共计3600张，分为水果和蔬菜两大类。其中水果包括香蕉、苹果、梨、葡萄、橙子、猕猴桃、西瓜、石榴、菠萝和芒果；蔬菜则有黄瓜、胡萝卜、辣椒（包括甜椒）、洋葱、马铃薯（包括红薯）、柠檬（虽然通常归为水果）、番茄（西红柿）、萝卜（含多种类型如白萝卜等）、甜菜根、卷心菜、生菜、菠菜、大豆、花椰菜和豌豆。数据集分为三个子文件夹：训练集，每个类别包含100张图像；测试集，每个类别有10张图像用于评估模型性能；验证集，同样为每类提供10张图像以确保模型在不同条件下的表现稳定性。这些图像按具体食品名称分类存储于各个相应的子文件夹中。
     
  • 矿石数据集含4500张图片及数据说明.rar
    优质
    这是一个包含4500张图片及其详细信息的数据包，适用于矿物识别和分类的研究与学习。 该数据集包含高质量的真实场景矿石图片，格式为jpg。训练集中包括“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”和“砂岩”七种类型的矿石图像，测试集则有24张相应的七种类型矿石的图片。
     
  • 蔬菜图片数据集（含JPG格式，15种类别，超过2万张）
    优质
    本蔬菜图片数据集包含15种不同类别，总计逾2万张高质量JPG格式图像，为机器学习与计算机视觉研究提供了丰富资源。 此数据集包含来自15个类别的21000张图像，每个类别共有1400张图像。各个类别的比例相等，所有图片的分辨率为224×224，并以*.jpg格式存储。我们将该数据集分为三部分：大约70%用于训练，约15%用于测试，剩余的约15%则作为验证使用。
     
  • YOLO室内场景识别数据集（一）含5950张图片及26个类别的rar文件
    优质
    本资源包含YOLO室内场景识别数据集的第一部分，内有5950张图像和涵盖26个不同类别的详细标注信息。 室内场景分类图片数据集1包含5000张图片，分为26个类别。更多详情可参考相关文章。其他数据集也可通过相同途径获取下载链接。
     
  • YOLO室内场景识别数据集（二）含4700张图片及16个类别的rar文件
    优质
    本资源提供YOLO室内场景识别数据集第二部分，包含4700张图像和16个类别标签，适用于目标检测与分类研究。 室内场景分类图片数据集2包含5000张图片，分为17个类别。更多详情可参考相关博客文章。数据集可在平台上下载获取。
     
  • 蔬菜识别数据集-含代码与教程.zip
    优质
    本资源包提供了一个全面的蔬菜图像识别数据集，并附带详细的项目代码和使用教程。有助于进行机器学习模型训练及分类研究。 蔬菜识别数据集提供了TensorFlow代码和教程，结合作者在B站发布的视频学习内容，快速掌握相关技能不是问题。关于数据集的详细信息，请参考相应的博客文章。
     
  • 水果蔬菜识别数据集fruit-veg
    优质
    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。