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果蔬识别Yolov5数据集系统+代码+教程.zip

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简介：
本资源包提供了一个基于YOLOv5框架的果蔬识别系统，包含详尽的数据集、完整代码及使用教程，适用于机器学习爱好者与研究人员。 果蔬识别数据集系统+代码+教程 该果蔬识别数据集包含多种常见的水果和蔬菜图像，例如土豆、圣女果、大白菜、大葱、梨、胡萝卜、芒果、苹果、西红柿（番茄）、韭菜以及香蕉等。 此项目不仅提供了一套丰富的训练样本用于开发果蔬分类模型，还配有详细的代码示例与教程文档。通过这些资源的学习者可以掌握从数据预处理到模型构建的全流程技术，并应用于实际场景中进行水果蔬菜识别任务。

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  • 果蔬识别Yolov5数据集系统+代码+教程.zip
    优质
    本资源包提供了一个基于YOLOv5框架的果蔬识别系统，包含详尽的数据集、完整代码及使用教程，适用于机器学习爱好者与研究人员。 果蔬识别数据集系统+代码+教程 该果蔬识别数据集包含多种常见的水果和蔬菜图像，例如土豆、圣女果、大白菜、大葱、梨、胡萝卜、芒果、苹果、西红柿（番茄）、韭菜以及香蕉等。 此项目不仅提供了一套丰富的训练样本用于开发果蔬分类模型，还配有详细的代码示例与教程文档。通过这些资源的学习者可以掌握从数据预处理到模型构建的全流程技术，并应用于实际场景中进行水果蔬菜识别任务。
     
  • 基于 YOLOv5 的果蔬识别数据集
    优质
    本数据集基于YOLOv5开发，专门用于果蔬图像的识别与分类，涵盖多种常见果蔬种类，旨在提升模型在实际应用场景中的准确性和效率。 果蔬识别数据集已经经过测试。如有需要其他的数据集，请联系作者。
     
  • 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。
     
  • 果蔬识别的数据集.zip
    优质
    该数据集包含多种新鲜果蔬的高分辨率图像，旨在支持机器学习模型训练与测试，涵盖苹果、香蕉等多种常见水果和蔬菜品种。 果蔬识别数据集包含了土豆、圣女果、大白菜、大葱、梨、胡萝卜、芒果、苹果、西红柿、韭菜、香蕉和黄瓜这12种水果蔬菜。
     
  • 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。
     
  • Yolov5水果蔬菜检测数据集-Fruits-Vegetables_dataset_yolov5.zip
    优质
    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
     
  • YOLOV5交通标志识别数据集+代码+模型+教程视频
    优质
    本资源提供YOLOv5交通标志识别的数据集、完整代码及预训练模型，并附有详细教程视频。 交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直是一个热点研究问题，并且不断有改进的优化算法被提出。我们使用YOLOV5算法对[CCTSDB]数据集进行交通标志识别，该数据集由中国长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队创建完成。目前的数据标注包括指示标志、禁止标志和警告标志三大类。
     
  • 【果蔬识别】利用计算机视觉技术进行果蔬识别（附带Matlab代码）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于计算机视觉技术的果蔬识别方法，并附带了详细的Matlab实现代码。适用于科研和学习参考。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划和无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • YOLOv5疲劳驾驶数据集及检测识别系统源码.zip
    优质
    本资源包含YOLOv5框架下用于识别驾驶员疲劳状态的数据集与源代码，适用于开发智能汽车安全辅助系统。 本项目利用改进的YOLOv5模型进行疲劳特征检测，并在训练过程中引入了注意力机制。此外，在疲劳视频测试阶段，我们采用了DeepSORT目标跟踪算法来增强检测效果。数据集方面，使用了YawnDD、CEW和DROZY三个数据集的部分视频进行了分帧处理，共标记出6800张样本图像，并按照4:1的比例划分为训练集与测试集。项目中分别对YOLOv5的不同版本（包括YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l以及标准的YOLOv5）进行了多次模型训练，以优化疲劳驾驶检测系统的性能。
     
  • Yolov5停车区域识别数据集.zip
    优质
    本资料包包含用于训练和评估基于YOLOv5模型的停车区域识别系统的标注图像数据集，适用于智能交通系统研究与开发。 PKLot 数据集包含从监控摄像头帧中提取的 12,416 张停车场图像。这些图像是在晴天、阴天和雨天拍摄的，并且停车位被标记为已占用或空置状态。通过将原始数据集中旋转矩形注释框包围在一个边界框内，实现了对原始注释向各种标准对象检测格式的转换。如果有需要获取该数据集的学生可以私聊我留下邮箱以及所需的数据集名称，我会免费发送，并请理解回复可能不会那么及时。