YOLO新鲜腐烂水果检测数据集：8类，11000多张图像，标注完整

项目包含：苹果、橘子、梨三种水果目标检测（3类别，包含训练集、验证集），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为1080*810的RGB图片，数据集自制的水果目标检测，每张图片均有多个目标，边界框标注完整，可以用于小型的水果目标检测 【数据集介绍】水果图像数据，3类别：苹果、梨、橘子 【数据总大小】226MB（数据分为分为训练集和验证集） 训练集datasets-images-train：1117张图片和1117个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：279张图片和279个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】3类别txt文本信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行

相关知识

YOLO识别病虫害数据集
【yolo数据集】花朵数据集yolo
如何使用yolov8训练使用——马铃薯病害检测数据集，共8000张，voc或yolo格式标注 土豆数据集病害检测
【yolo破损纸板
植物病虫害检测数据集 7800张 病虫害 带标注 voc yolo
【水果数据集】水果品种识别 人工智能 机器学习（含数据集）
助力农业智能化：YOLO病虫害识别数据集推荐
使用YOLOv8来训练一个包含5588张图像柑橘叶片病害检测数据集。数据集包含5个类别，已标注为YOLO格式，可以直接用于模型训练 柑橘数据集
使用YOLOv8进行目标检测花卉数据集 任务，高效地处理数据和训练模型。花卉数据集 12种花共8000多张图片 鲜花 花数据集
如何训练自己的数据集之—植物病害数据集大类叶片病害数据集

原文链接: YOLO新鲜腐烂水果检测数据集：8类，11000多张图像，标注完整 https://www.huajiangbk.com/newsview2325233.html

上一篇: 如何判断樱桃果实的成熟度？

下一篇: 会挑选樱桃吗？记住这4挑4不挑，...