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YOLOv5水果数据集含1000张图片及标注信息

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简介：
本资源提供一个包含1000张图片的YOLOv5水果数据集，内附详细的标注信息，适用于目标检测模型训练与测试。 进行苹果、香蕉、橙子的水果识别用于Yolov数据集，总共有1000张图片，其中大部分背景为白色，少部分包含背景干扰。如果有需要可以下载测试数据集。

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  • YOLOv5水果数据集含1000张图片及标注信息
    优质
    本资源提供一个包含1000张图片的YOLOv5水果数据集，内附详细的标注信息，适用于目标检测模型训练与测试。 进行苹果、香蕉、橙子的水果识别用于Yolov数据集，总共有1000张图片，其中大部分背景为白色，少部分包含背景干扰。如果有需要可以下载测试数据集。
     
  • 苹果数据集 1000+ 张 带标注，Yolov5 格式
    优质
    本数据集包含超过1000张图片及详细标注信息，格式适配YOLOv5模型训练需求，适用于目标检测任务。 苹果数据集包含1000多张图片，并带有标注，格式为Yolov5。
     
  • YOLO水果检测数据集：含8000张高质量图片及完整标注信息
    优质
    YOLO水果检测数据集包含8000张高质量图像与详尽标注信息，旨在提升水果识别精度，适用于机器学习和计算机视觉研究。 项目介绍： 该数据集包含 6 种不同水果（苹果、葡萄、菠萝、橙子、香蕉和西瓜）的 8479 张图像。每张图像都以 YOLOv8 格式进行了注释。 对每幅图像进行以下预处理操作： - 自动定向并剥离 EXIF 方向信息 - 调整大小至 640x640 像素（拉伸） - 应用增强功能，为每个源图像创建三个版本 对于边界框应用了如下变换： - 每个图像的水平翻转概率为 50% 数据集按以下比例进行划分： - 训练集：84% - 验证集：11% - 测试集：5% 下载后，请先阅读项目中的 README.md 文件（如有），以便更好地了解项目的详情和使用方法。本资源仅供学习参考，严禁用于商业用途。 对于任何疑问或需要帮助的情况，欢迎随时与我联系。
     
  • 包含340张图片的水果XML标注数据集
    优质
    这是一个含有340张图片的水果XML标注数据集，适用于训练和测试图像识别模型，助力于水果分类与识别的研究。 我们有一个水果数据集，包含三种类别：苹果、香蕉和葡萄。整个数据集中共有340张图片，并且这些图像的标签是以XML格式进行标注的。使用的标注工具是精灵标注助手。
     
  • 烟火检测数据集含1000张图片及标注.zip
    优质
    本数据集包含1000张用于烟火识别的图像及其详细标注信息，适用于火灾预防系统的训练与测试。 在实际工作项目中，我们使用目标检测技术中的YOLO系列算法，并基于已标注的烟火检测数据集进行开发。
     
  • 钓鱼数据集2含1000张图片已标注.zip
    优质
    本资料包包含一个钓鱼主题的数据集，内有1000张已经标注好的图片，适合用于图像识别和机器学习模型训练。 检测岸边钓鱼人员的数据集2包含1000张项目数据，并且已经完成了标注工作，下载后可以直接用于训练。
     
  • 已标注的火焰烟雾数据集（含1000张图片）
    优质
    本数据集包含1000张经过详细标注的图像，专注于火焰与烟雾的识别与分析，适用于火灾检测系统的开发和研究。 已使用1000张图片创建了火焰烟雾的标注数据集。
     
  • 钓鱼Fishing数据集3含1000张图片已标注.zip
    优质
    本资料包包含一个精心制作的钓鱼场景图像数据集，内有1000张已标注的高清照片，适用于训练和测试机器学习模型。 检测岸边钓鱼人员的数据集3包含1000张已标注的项目数据集，下载后可以直接用于训练。
     
  • Yolov5垃圾分类数据集含3000张标注图片
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5框架的垃圾分类数据集，包含3000多张详细标注的图像，旨在促进智能垃圾分类算法的研究与开发。 yolov5垃圾分类数据集包含三千张已标注的图片。
     
  • 钓鱼数据集1+1000张图片+已标注.zip
    优质
    本资源包包含1001张高质量的钓鱼活动相关图像，其中一张为主图，一千张为详细的子样本，每张图片均已详细标注，非常适合用于深度学习和模式识别研究。 检测岸边钓鱼人员的数据集包含1000张项目数据，并且已经进行了标注，下载后可以直接用于训练。