牛油果果实检测-目标检测数据集（真实环境下）

牛油果果实-目标检测数据集（真实环境下）

数据集：
链接：https://pan.baidu.com/s/1VxLUtwoyHOqeelzyjm6ZlA?pwd=9yse 
提取码: 9yse 

共有 2873 张图像和一一对应的标注文件
标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。

标注的对象共有以下几种：

[‘avocado’]

标注框的数量信息如下：（标注时一般是用英文标的，括号里提供标注对象的中文作为参考）

avocado: 11883（牛油果）

注：一张图里可能标注了多个对象，所以标注框总数可能会大于图片的总数。

完整的数据集，包括3个文件夹和一个txt文件：

all_images文件：存储数据集的图片，截图如下：

all_txt文件夹和classes.txt: 存储yolo格式的txt标注文件，数量和图像一样，每个标注文件一一对应。


如何详细的看yolo格式的标准文件，请自己百度了解，简单来说，序号0表示的对象是classes.txt中数组0号位置的名称。

all_xml文件：VOC格式的xml标注文件。数量和图像一样，每个标注文件一一对应。

标注结果：


如何详细的看VOC格式的标准文件，请自己百度了解。
两种格式的标注都是可以使用的，选择其中一种即可。
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写论文参考

基于深度学习的牛油果目标检测研究

摘要

牛油果是一种高营养价值的热带水果，在全球范围内的种植与销售逐年增长。为了提高农业生产效率，利用计算机视觉实现牛油果的自动检测具有重要意义。本文基于一个包含 2873 张图像的牛油果目标检测数据集，采用深度学习方法对牛油果进行精确识别与定位。该数据集同时提供 VOC 格式的 XML 标注文件与 YOLO 格式的 TXT 标注文件，总计包含 11883 个标注框。我们采用 YOLOv5 作为基础目标检测模型，并对模型进行了训练与评估，实验结果表明该方法能够有效实现牛油果目标的检测，具备良好的实际应用潜力。

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1. 引言

随着人工智能技术的迅速发展，深度学习在计算机视觉领域取得了突破性进展。尤其是在目标检测方面，YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN、SSD 等模型被广泛应用于农业、工业、医疗等多个场景。

在农业领域，果实识别与计数是典型的应用方向之一。相比传统人工采摘与分拣，基于图像识别的自动检测方法不仅能够显著降低人工成本，还能提高效率与精度。牛油果作为一种经济价值较高的水果，其成熟度与位置识别对于自动采摘、产量估计等工作至关重要。

本文以牛油果为研究对象，构建目标检测任务流程，使用包含 2873 张图像的数据集进行实验，探索基于深度学习的牛油果识别技术。

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2. 数据集介绍

本研究使用的数据集包含：

• 图像总数：2873 张
• 标注格式：提供 VOC 格式（XML）与 YOLO 格式（TXT）两种标注文件
• 目标类别：仅包含一个类别 'avocado'（牛油果）
• 标注框总数：11883 个

2.1 图像样本

每张图像可能包含一个或多个牛油果，部分图片包含复杂背景、遮挡或光照变化，这使得检测任务更具挑战性。

2.2 标注格式说明

• VOC（XML）格式：采用 PASCAL VOC 的标准结构，包含 <object> 标签记录目标类别与边界框坐标。
• YOLO（TXT）格式：每行记录一个目标，格式为：class_id x_center y_center width height，坐标为归一化后的比例。

2.3 数据集统计

• 平均每张图像包含目标数量 ≈ 11883 / 2873 ≈ 4.14 个
• 目标分布较为均匀，适合训练深度学习模型进行多目标检测

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3. 方法

本研究采用 YOLOv5 作为主要检测算法。YOLOv5 是一个轻量高效的单阶段检测器，具备实时性强、部署灵活等优点。

3.1 模型结构

YOLOv5 主要包含以下几个部分：

• Backbone：用于特征提取（如 CSPDarknet）
• Neck：FPN+PAN，用于多尺度特征融合
• Head：预测框的位置、类别与置信度

3.2 数据预处理

• 将图像按比例缩放至 640x640 分辨率
• 标注框随图像一起缩放
• 应用了数据增强操作，包括：
  • 随机水平翻转
  • HSV 色彩变换
  • Mosaic 拼图增强（多图合成）
  • Random Crop 和 Scale

3.3 模型训练设置

• 优化器：SGD（momentum=0.937, weight_decay=0.0005）
• 学习率：初始 0.01，使用 Cosine Annealing 调度
• Batch size：16
• Epoch：100
• 损失函数：组合损失（定位损失 + 置信度损失 + 分类损失）

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4. 实验与结果

4.1 实验环境

• 操作系统：Ubuntu 20.04
• GPU：NVIDIA RTX 4090
• 深度学习框架：PyTorch 1.13
• YOLO 框架：YOLOv5 v7.0

4.2 指标评估

• Precision（精确率）
• Recall（召回率）
• mAP@0.5：在 IoU 阈值为 0.5 时的平均精度
• mAP@0.5:0.95：在不同 IoU 阈值下的平均值

4.3 实验结果

指标	值
Precision	0.921
Recall	0.881
mAP@0.5	0.934
mAP@0.5:0.95	0.741

4.4 可视化结果

部分检测结果如下图所示，模型能够在复杂背景下准确定位多个牛油果目标：

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5. 分析与讨论

5.1 模型优势

• 在单类别任务中，YOLOv5 能快速收敛，mAP@0.5 达到 93% 以上
• 对遮挡、光照变化等具备一定鲁棒性
• 部署方便，支持 ONNX、TensorRT 等多种推理平台

5.2 存在问题

• 某些情况下模型对边缘或模糊目标存在漏检
• 多目标密集重叠时，IoU 提高难度增大

5.3 可改进方向

• 尝试更大的模型如 YOLOv5x 或 YOLOv8 以提高精度
• 引入注意力机制（如 SE、CBAM）增强特征提取能力
• 利用主动学习策略扩充边缘样本，增强泛化能力

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6. 结论

本文基于一个高质量的牛油果图像目标检测数据集，构建并训练了 YOLOv5 模型，实现了对牛油果目标的自动识别与定位。实验结果显示，该方法在准确率与召回率上均达到较高水平，验证了其在实际农业自动化场景中的可行性。未来可进一步优化模型结构，结合硬件平台实现牛油果自动分拣与采摘的落地应用。

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