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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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。
     
  • 目标检测与水果识别：基于自制的300张水果数据集的苹果、香蕉和橙子检测项目
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    本项目聚焦于开发一种高效的目标检测模型，专注于从自建包含300张图片的水果数据集中识别苹果、香蕉及橙子。通过精细调参与实验验证，旨在提升特定类别水果在复杂背景下的准确识别率和定位精度。 我制作了一个水果数据集供初学者学习使用。该数据集包含三个类别：苹果、香蕉和橙子。原始的300张图片在训练了300轮次后出现了过拟合的问题，原因在于数据量较少。一般而言，目标检测的数据集至少需要几千甚至上万张图片才能取得较好的效果。 为了应对这一问题，在原始的300张水果数据集中进行了数据增强处理，通过模糊、亮度调整、裁剪、旋转、平移和镜像等方法将数据集扩充至更大规模。这样做的结果是增强了模型的表现力，并有效防止了过拟合现象的发生。 目前上传的数据集包括最初的300张图片及其标签信息，所有文件一一对应且由我团队制作完成，而非经过增强处理后的版本。如果有需求对特定数据集进行扩展或需要获取扩充后的新数据集，请直接与我联系以获得定制服务及付费咨询的选项。
     
  • Yolov3水果识别代码，仅含预测功能，适用于苹果、香蕉和橘子检测
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    这段代码实现了基于Yolov3模型的水果识别功能，专注于三种常见水果——苹果、香蕉及橘子的精准检测与识别。 1. 使用YOLOv3算法结合MobileNetV3的轻量级水果检测方法。 2. 包括预测部分代码，并内置了训练好的权重文件。 3. 请参考readme文档了解使用方法。
     
  • 适用于Yolo训练格式的水果数据集，包括苹果、香蕉、梨和橙子
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    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的抽烟行为检测数据集，适用于训练目标检测模型
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    本数据集专为基于YOLOv8的目标检测框架设计，聚焦于抽烟行为识别，旨在优化模型在监控场景中的应用效能。 抽烟的危害主要包括以下几个方面： 1. 增加患多种癌症的风险：吸烟是导致肺癌、喉癌、口腔癌、食道癌等多种恶性肿瘤的主要原因，并且会增加其他类型癌症（如肾癌、胰腺癌、膀胱癌）的发病率。 2. 损害呼吸系统功能：烟草中的有害物质刺激气管，引发咳嗽和呼吸困难等症状。长期吸烟还会导致慢性支气管炎以及肺部疾病如肺气肿等的发生概率增加。 3. 影响心血管健康：吸烟能够引起血管收缩、血压上升及动脉硬化等问题，从而提高心脏病与中风的患病几率；同时烟草中的有害成分也会使血液内产生过多的氧化脂肪物质，对心脏和血液循环系统造成进一步损害。 4. 危害生殖系统的正常运作：吸烟对于男女双方都有不利影响。男性方面表现为精子数量减少、质量下降以及生育能力减弱；女性则可能出现月经失调、提前进入更年期及难以怀孕等问题。 5. 使皮肤状况恶化并加速衰老过程：烟草中的尼古丁会导致血管收缩，从而降低肌肤的血液供应量，加快老化速度，并形成皱纹和松弛现象。此外吸烟还会导致牙齿发黄、指甲脆弱以及肤色变暗等症状出现。 6. 增加其他疾病发生的可能性：除了上述提到的各种健康问题外，长期吸烟还可能诱发糖尿病、骨质疏松症、胃食管反流病及消化性溃疡等疾病的产生。 综上所述，持续抽烟对身体健康的负面影响非常严重。通过戒除烟瘾可以显著降低这些潜在的危害风险，并有助于改善整体生活质量。
     
  • 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
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    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。
     
  • 苹果、香蕉等水果数据集
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    本数据集包含多种常见水果如苹果和香蕉的高清图像，旨在支持计算机视觉中的分类任务研究与应用开发。 该数据集用于水果的目标检测，包含苹果、香蕉等多种常见水果的标注。
     
  • YOLOv5水果新鲜度检测+训练完成的水果新鲜度检测模型+PyQt界面+水果新鲜度检测数据集
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    本项目基于YOLOv5框架开发了水果新鲜度检测系统，并结合PyQt构建用户界面，利用特定的数据集进行模型训练和评估，提供高效准确的新鲜度识别能力。 本项目使用YOLOv5进行水果新鲜程度检测，包含两种预训练模型（yolov5s和yolov5m），用于识别苹果、坏香蕉、香蕉和坏苹果这四个类别。该项目还包括一个PyQt界面，支持图片、视频以及调用摄像头的实时检测功能。 数据集包括几百张图片，并且标签格式有txt和xml两种形式，分别存储在不同的文件夹中。项目采用PyTorch框架编写，使用Python语言实现。
     
  • 苹果和香蕉的腐烂测试数据集
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    该数据集包含多种条件下苹果和香蕉腐烂过程的详细观察记录及图像，旨在支持食品新鲜度检测算法的研发与验证。 与水果腐烂测试配套的数据集包含了一系列用于评估水果新鲜度的样本数据。这些数据可以帮助研究人员或开发者建立模型来检测水果是否开始腐败，并预测其保质期。通过分析不同类型的水果在各种环境条件下的变化，可以为食品储存和运输提供有价值的见解。
     
  • 已标注的香烟数据集，适用于Yolo目标检测训练
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    这是一个专门用于训练YOLO（You Only Look Once）模型进行物体检测任务的数据集，包含大量标记清楚的香烟图像。 标注好的香烟数据集，用于YOLO目标检测训练。