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数据集介绍:多品类水果目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多品类水果目标检测数据集 图片数量: - 训练集:9,798张 - 验证集:1,398张 - 测试集:699张 总计:11,895张农业场景图片 分类类别: - Ananas(菠萝):热带水果代表,具有独特表皮纹理 - Elma(苹果):常见球形水果,含表皮颜色与形态变化 - Karpuz(西瓜):大型瓜类,含条纹特征与体积差异 - Muz(香蕉):长条状水果,含成熟度颜色渐变特征 - Portakal(橙子):柑橘类球形水果,表皮凹凸质感显著 - Uzum(葡萄):小型浆果类,含串状分布与颜色多样性 标注格式: YOLO格式标注,含目标检测边界框与类别标签 数据特性:覆盖自然环境下的复杂背景、多角度拍摄视角及不同成熟度状态 二、适用场景 农业自动化分拣系统开发: 支持构建水果品类识别与定位模型,应用于智能分拣机器人视觉系统 智能零售库存管理: 赋能生鲜货架自动盘点系统,实时检测水果品类与摆放位置 农业科研数据分析: 提供标准化检测数据,支持农作物生长监测与产量预估算法研究 教育实训资源建设: 适用于农业院校计算机视觉课程实践,培养农业AI交叉领域人才 三、数据集优势 品类覆盖全面: 包含6大类高需求水果品种,覆盖球形、长条形、串状等多样形态 真实场景适配: 采集环境包含果园、仓储、运输等实际农业场景,含光照变化与遮挡情况 工业化标注标准: 严格遵循YOLO标注规范,边界框精准贴合水果边缘,支持工业级模型训练 农业AI赋能价值: 特别包含西瓜、葡萄等易损水果样本,助力开发非接触式检测解决方案
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