Advertisement

9198张苹果目标检测数据集，Yolo格式，便于训练，涵盖多种状态下的苹果

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这是一个包含9198张图片的目标检测数据集，专为苹果设计，采用YOLO格式，支持多样化苹果状态的高效训练。 内容概要：该数据集包含9198张苹果目标检测图片，采用YOLO格式（txt文件），类别标记为0，便于训练使用。这些数据是由本人精心整理而成的，在机器上可以直接运行。尽管只包含苹果这一类别的图像，但涵盖了多种环境下的苹果样本，因此用此数据集训练出来的模型效果良好。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 9198张苹果目标检测数据集，Yolo格式，便于训练，涵盖多种状态下的苹果
    优质
    这是一个包含9198张图片的目标检测数据集，专为苹果设计，采用YOLO格式，支持多样化苹果状态的高效训练。 内容概要：该数据集包含9198张苹果目标检测图片，采用YOLO格式（txt文件），类别标记为0，便于训练使用。这些数据是由本人精心整理而成的，在机器上可以直接运行。尽管只包含苹果这一类别的图像，但涵盖了多种环境下的苹果样本，因此用此数据集训练出来的模型效果良好。
     
  • 基于YOLO格式的苹果数据集目标检测
    优质
    本研究构建了一个基于YOLO格式的高质量苹果图像数据集，并采用多种深度学习模型进行目标检测，旨在提高水果识别精度与效率。 Yolo格式的苹果数据集目标检测涉及使用YOLO（You Only Look Once）算法对包含苹果图像的数据集进行训练和测试，以便准确地识别和定位图片中的苹果。这种数据集通常会包括每个苹果的位置信息及其类别标签，以供模型学习并应用于实际的目标检测任务中。
     
  • 苹果目标检测VOC格式的YOLO标签数据集标注
    优质
    本数据集包含针对苹果进行目标检测的YOLO格式标签，基于VOC标准进行标注，适用于训练和评估苹果识别模型。 YOLO苹果缺陷目标检测数据集包含700张高质量的真实场景图片，格式为jpg。该数据集涵盖了丰富的应用场景，并分为训练集和验证集两部分。使用lableimg标注软件进行图像标注，确保了标注框的质量，标签采用VOC格式（即xml标签），可以直接用于YOLO系列的目标检测任务中。
     
  • 苹果数据集1586张VOC及YOLO格式
    优质
    本数据集包含1586张图片，涵盖丰富多样的苹果图像，并已转换为VOC和YOLO两种标注格式，便于物体检测模型训练与评估。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：1586 标注数量（xml文件个数）：1586 标注数量（txt文件个数）：1586 标注类别数：1 标注类别名称：apple 每个类别的框数： - apple 框数 = 5776 总框数：5776 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • YOLO损坏苹果检测数据集【目标检测数据集】
    优质
    这是一个专门用于识别和分类受损苹果的目标检测数据集，基于YOLO架构优化设计，旨在提升对苹果瑕疵检测的准确性和效率。 YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于计算机视觉领域中的实时目标检测算法，以其高效和准确而著名。在这个“损坏的苹果检测数据集”中，我们聚焦于利用YOLO技术来识别并定位图像中损伤的苹果。这个数据集是专为进行目标检测任务设计的，特别适合那些希望在农业、食品质量控制或者图像分析等领域应用这项技术的研究者。 该数据集由三个部分组成：训练样本、验证样本和测试样本。其中，训练样本包含253张经过人工精确标注的苹果图片；103张用于评估模型性能的验证样本可以确保模型不会过度拟合到训练数据中；最后有5张用于最终效果评估的测试图像。 作为YOLO系列最新版本，YOLOv8可能在前几代基础上进行了优化，提高了检测速度和精度。其核心思想是将图像分割成多个网格，并预测每个网格内的对象。每个网格会预测几个边界框以及与这些边框关联的类别的概率。此外，YOLOv8可能引入了新的网络结构、损失函数或训练策略来提升对小目标（如损伤苹果）的检测能力。 研究者使用该数据集进行目标检测时，首先需要按照YOLO格式预处理图像和标注文件。这通常包括将图像及其对应的JSON或XML格式的标注转换为YOLO所需的边界框坐标、类别ID及置信度信息。接下来可以利用预训练的YOLOv8模型进行迁移学习或者从头开始构建模型，并通过调整超参数如学习率、批次大小和轮数来优化性能。 在验证阶段，研究者需要监控损失函数和精度指标以决定何时停止训练；而在测试集上评估时，则常用平均精度（mAP）、召回率和F1分数等作为评价标准。如果发现模型表现不佳，可能需要重新调整超参数或增加数据增强策略来提高其泛化能力。 “损坏的苹果检测数据集”为研究者提供了一个宝贵的资源，有助于快速进入目标检测领域并专注于农产品质量控制应用。通过理解和运用如YOLOv8这样先进的算法，不仅能提升检验效率，还能促进农业产业自动化和智能化的发展。
     
  • YOLO苹果目标检测数据集（包含1000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    这是一个包含了1000张图像的YOLO苹果目标检测数据集，附有转换为VOC、COCO以及YOLO格式的标注文件，并提供数据划分及训练指导的资源包。 该数据集包含高质量的苹果目标检测图片，适用于真实场景的各种情况，并使用lableimg软件进行精确标注。标签以VOC（xml）、Coco（json）以及YOLO（txt）三种格式存储在不同的文件夹中，可以直接应用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还附赠了关于如何搭建YOLO环境、训练案例教程及数据集划分脚本等资料，用户可以根据需要自行划分训练集、验证集和测试集。
     
  • 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。
     
  • 适用于Yolo训练格式的水果数据集，包括苹果、香蕉、梨和橙子
    优质
    本数据集专为YOLO算法设计，包含多种常见水果（苹果、香蕉、梨、橙子）的高质量图像及标注信息，助力精准识别与分类。 这是一个用于YOLO训练的数据集，包含四种水果的图片约1000张。数据集中70%为训练集，所有图像均已标注完整，非常适合新手用来练习和入门YOLO框架。
     
  • 基于Yolov8的水果检测数据集，涵盖苹果、香蕉和橘子三类，适用于训练深度学习目标检测模型
    优质
    本数据集包含多种角度与光照下的苹果、香蕉及橘子图像，专为基于Yolov8的水果检测模型开发设计，助力精准的目标识别与定位研究。 Yolov8格式的水果检测数据集包含苹果、香蕉和橘子三个类别，适用于训练深度学习目标检测模型。该数据集适合深度学习入门者以及本科阶段进行计算机视觉毕业设计的学生使用。
     
  • 苹果病害的数据集涵盖4种病症
    优质
    该数据集专注于苹果树的四大常见疾病记录与分析，为研究人员和农业从业者提供宝贵资源，助力精准诊断及防治措施的发展。 苹果病害数据集是一个专门针对苹果树疾病的研究资源，涵盖了四种主要的苹果病害类型。这个数据集在农业科学、计算机视觉以及机器学习领域具有重要价值，因为这些数据可以用于训练和测试算法，帮助识别并预防苹果病害，从而提高果园的生产效率和果实质量。 我们要了解这四种苹果病害的基本知识： 1. **轮纹病（Apple Ring Rot）**：这是一种由真菌引起的疾病，特征是苹果表面出现深色、凹陷的环状花纹。严重时会导致果实腐烂，并影响其外观及品质与耐贮性。 2. **炭疽病（Apple Anthracnose）**：这种病害是由胶孢炭疽菌引发，在苹果表皮形成黑色或棕色斑点，周围有黄色晕圈。它可能导致早期落果，对产量造成严重威胁。 3. **褐腐病（Brown Rot）**：这是一种由多种真菌引起的疾病，初期表现为褐色湿腐，并逐渐使果实干缩成硬壳状。除了影响果实质量外，还可能传播到枝条上导致整株树的死亡。 4. **霉心病（Apple Scab）**：这是最常见的苹果病害之一，由Venturia inaequalis真菌引起，在苹果表面形成深绿色至黑色斑点，并可能导致果形异常及内部组织受损。这会显著降低果实品质。 数据集通常包含多角度、不同光照条件下的病变图像以及详细的标注信息（如病害类型和位置）。这样的资源可以用于训练深度学习模型，例如卷积神经网络(CNN)，使计算机能够自动识别各种苹果疾病。这些技术的应用有助于开发农业监测系统，通过无人机或摄像头拍摄的图像实时分析果园状况，并在病害初期发出预警。 此外，结合物联网技术收集环境数据还可以帮助评估病害风险并支持精准农业实践。模型训练过程中需要进行数据清洗、预处理（如归一化和增强）以及使用交叉验证来防止过拟合现象的发生。通过优化算法参数可以提高识别准确率，并最终为苹果产业的可持续性和经济效益提供技术支持，同时减少化学农药的使用以保护环境。 总之，苹果病害数据集是推动农业科技创新的重要工具，在保障食品安全、促进生态友好型农业生产方面发挥着关键作用。