数据集分享 | 番茄成熟度检测

【导读】

在果蔬品质分级、自动化采摘、产量预测等农业应用中，番茄成熟度检测是一项关键任务。尤其是番茄的成熟阶段多样（如绿熟期、转色期、成熟期等），颜色、纹理和形状变化显著，准确识别不同成熟度等级对于提高分拣效率和减少损耗至关重要。

传统方法依赖人工观察和经验判断，不仅效率低下，而且容易受主观因素影响。随着计算机视觉和深度学习技术的进步，基于目标检测模型实现番茄成熟度的自动识别与分类，正逐渐成为智慧农业中的核心技术。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~

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一、数据集介绍

为实现高精度的番茄成熟度检测，通常需要收集包含不同成熟阶段、生长角度、光照条件以及复杂背景（如枝叶遮挡、土壤反光等）的图像数据，并进行精细标注。

本次分享的数据集：番茄成熟度检测数据集，包含以下特点：

图像数量：8431张高清图像

• 标注类别

有“tomato_ripe”、“tomato_rotten”、“tomato_unripe”三种标签类别

• 采集环境

自然光下的果园，包含树枝、叶子、泥土、杂草等多样背景

• 标注格式

YOLO、COCO、VOC标注框格式，适合直接用于YOLOv5/v8/v10/v11系列训练

该数据集可用于训练和验证目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN等），实现番茄成熟度的自动化识别，为智能分拣和精准农业提供数据支持。

获取方式：

点击链接：www.coovally.com，添加客服小助手，发送数据集名称即可获取；

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二、Coovally平台训练实测

该数据集已经在Coovally平台完成整理，平台支持一键训练。同时还支持可视化验证和多模型对比。

• 千款模型+海量数据，开箱即用！

Coovally平台汇聚国内外开源社区超1000+热门模型，覆盖YOLO系列、Transformer、ResNet等主流视觉算法。同时集成300+公开数据集，涵盖图像分类、目标检测、语义分割等场景，一键下载即可投入训练，彻底告别“找模型、配环境、改代码”的繁琐流程！

• 从实验到落地，全程高速零代码！

无论是学术研究还是工业级应用，Coovally均提供云端一体化服务：

• 免环境配置：直接调用预置框架（PyTorch、TensorFlow等）；

• 免复杂参数调整：内置自动化训练流程，小白也能轻松上手；

• 高性能算力支持：分布式训练加速，快速产出可用模型；

• 无缝部署：训练完成的模型可直接导出，或通过API接入业务系统。

！！点击下方链接，立即体验Coovally！！

平台链接：https://www.coovally.com

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结论

番茄成熟度数据集专为复杂环境下的番茄检测设计，注重成熟度区分和小目标检测，是农业AI应用的典型范例。

如果你对农业检测任务感兴趣，欢迎留言交流或私信获取数据集资源，我们也会持续更新相关项目与案例。