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Yolov5水果蔬菜检测数据集-Fruits-Vegetables_dataset_yolov5.zip

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简介：
Fruits-Vegetables_dataset_yolov5 数据集专为YOLOv5设计，包含丰富多样的水果和蔬菜图像，适用于目标检测任务。 数百张Yolov5水果和蔬菜检测数据集已经准备好，包括香蕉、橘子、苹果等多种水果和蔬菜。数据集目录已配置好，并划分成train、val 和 test三个部分，附有data.yaml文件。使用Yolov5、Yolov7或 Yolov8等算法可以直接进行模型训练。 数据集的配置目录结构如下： - train: ./train/images - val: ./valid/images - test: ./test/images

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  • Yolov5水果蔬菜检测数据集-Fruits-Vegetables_dataset_yolov5.zip
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    Fruits-Vegetables_dataset_yolov5 数据集专为YOLOv5设计，包含丰富多样的水果和蔬菜图像，适用于目标检测任务。 数百张Yolov5水果和蔬菜检测数据集已经准备好，包括香蕉、橘子、苹果等多种水果和蔬菜。数据集目录已配置好，并划分成train、val 和 test三个部分，附有data.yaml文件。使用Yolov5、Yolov7或 Yolov8等算法可以直接进行模型训练。 数据集的配置目录结构如下： - train: ./train/images - val: ./valid/images - test: ./test/images
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 多种水果蔬菜数据集下载链接合集.zip
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    本资源提供多种常见水果和蔬菜的数据集下载链接集合，涵盖图像、标签等信息，适用于计算机视觉研究与项目开发。 【分类数据集】水果和蔬菜图像识别数据集3115张，包含36种。 【图片分类数据集】腰果成熟度分类数据集900张，分为3类。 【目标检测数据集】香蕉检测数据集3550张，采用VOC+YOLO格式。 【目标检测数据集】小辣椒和小彩椒检测数据集2292张，包含3个类别。 【目标检测数据集】香蕉检测数据集1114张，使用VOC+YOLO格式。 【目标检测数据集】香蕉数据集2240张，采用VOC+YOLO格式。 【目标检测数据集】西蓝花数据集1930张，使用VOC+YOLO格式。 【目标检测数据集】西瓜检测数据集330张，以VOC和YOLO格式提供。 【分类数据集】蔬菜水果分类数据集共18000张图片，分为26个类别。 【分类数据集】蔬菜水果分类数据集包含2万张图片，涵盖30种不同类别的果蔬。 【目标检测数据集】柿子检测数据集693张，采用VOC+YOLO格式标注。 【目标检测数据集】苹果、香蕉、橙子、菠萝和葡萄等水果的识别与检测数据集8475张图片，分为6个类别。 【目标检测数据集】苹果数据集1586张，使用VOC+YOLO格式进行标注。 【目标检测数据集】猕猴桃数据集包含1700张不同角度拍摄的照片，并进行了详细标注。 【目标检测数据集】芒果检测数据集897张图片。
     
  • 水果资料集-fruits
    优质
    《水果资料集》是一本详尽介绍各类水果的书籍或资料库，涵盖了全球多种水果的品种、营养价值、食用方法及栽培技术等信息。 水果图像的识别与分类所需的数据集包括各种不同类型水果的照片及其标签信息。这样的数据集对于训练机器学习模型以实现准确地对不同种类的水果进行识别至关重要。
     
  • 水果分类的数据集 fruits分类数据集.rar
    优质
    fruits分类数据集.rar包含了各类常见及少见水果的图像资料，旨在为机器学习和计算机视觉研究提供一个详尽的水果识别训练资源。 水果分类数据集在机器学习中的应用与解析 水果分类数据集是图像识别和计算机视觉任务中常见的训练资源之一，例如fruits分类数据集就包含了苹果、香蕉、葡萄、橙子和梨五种常见水果的图片，并且每张图片都配有相应的类别标签。这使得该数据集成为测试和训练图像分类模型的理想选择。 在机器学习领域，“分类”是预测型问题的一种形式，目的是将输入的数据分配到预定义的类别或类中。在这个例子中，目标就是让模型学会根据水果图片的内容来区分不同的种类。这种结构化的方式——即每个类别都有自己的子目录，并且文件名包含了标签信息——帮助模型学习特征与分类之间的关系。 数据挖掘是指从大量数据中提取有用的信息的过程，在本例中的应用是发现不同水果的视觉特征，如形状、颜色和纹理等，这对于构建有效的分类模型至关重要。人工智能和机器学习在这一领域扮演着重要的角色：通过训练算法来识别图像模式并自动建立一个可以准确预测新输入图片类别的模型。 实际操作中，首先需要对数据进行预处理步骤，包括标准化、缩放以及增强以提高模型的泛化能力。接着将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于不同阶段的任务如模型学习规律、调整参数及评估性能等。在这一过程中，机器会逐渐掌握每种水果的独特特征，并尝试减少其预测类别与实际标签之间的误差。 为了全面评价一个分类器的表现，可以使用诸如精度、召回率以及F1分数这样的指标来衡量准确性；同时也要关注它的泛化能力以避免过拟合现象的发生。此外，混淆矩阵是一个评估模型性能的有效工具，它能帮助我们理解模型在各种类别上的表现情况。 总的来说，fruits分类数据集为训练和测试机器学习算法提供了宝贵的资源，并涵盖了从预处理到构建、训练及评价整个流程的各个方面。通过实践这一数据集的应用案例，我们可以深入了解图像分类技术并为其在其他领域的应用奠定基础；同时也能体验到利用人工智能挖掘潜在价值以及解决复杂识别任务的能力。
     
  • Python-Fruits360：包含水果与蔬菜的图像数据集
    优质
    Python-Fruits360 是一个多元化的图像数据库，内含各种水果和蔬菜的照片，旨在促进计算机视觉技术的发展与应用。 Fruits-360：包含水果和蔬菜的图像数据集。
     
  • YOLOv5水果新鲜度及品质检测数据集
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    本数据集为基于YOLOv5的水果新鲜度与品质评估系统提供支持，包含多种常见水果的高分辨率图像，并详细标注了每张图片中水果的新鲜程度和品质等级。 提供了一个用于检测水果外观好坏及新鲜度的YOLO数据集，包含约1000个样本，并且已经按照yolo格式（txt文件）进行了标注并划分成train、val、test三个部分。此外，还附带了data.yaml配置文件以便于使用Yolov5、Yolov7或Yolov8等算法进行模型训练。 该数据集的目录结构和标签如下所示： - data.yaml中定义了类别数量（nc: 6）以及各类别的名称：[Fresh Apple, Fresh Banana, Fresh Orange, Rotten Apple, Rotten Banana, Rotten Orange]。
     
  • 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。