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

简介：
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。