911了,散散分

Kstudy 2009-09-11 03:20:32

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xjq2003 2009-09-11
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好好庆祝
wsxcdx 2009-09-11
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winnylirr 2009-09-11
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caixiaobai08 2009-09-11
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fenshm 2009-09-11
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你应该发911分,这样就更有意义了!
genispan 2009-09-11
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火焰腾空 2009-09-11
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好特殊的日子,接分了
Dision LI 2009-09-11
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灰机来了
violet_sncl 2009-09-11
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双手接
pengxuan 2009-09-11
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真心希望美国这样值得纪念的日子多一些
chenjun_0312 2009-09-11
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我拿机枪守着。。。
suuuu 2009-09-11
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路过的才知道是水贴。。。。
songtreer 2009-09-11
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starluck 2009-09-11
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你这个难度真高
dinoalex 2009-09-11
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hemiya 2009-09-11
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ks_reny 2009-09-11
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ks_reny 2009-09-11
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smile_ps 2009-09-11
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bdmh 2009-09-11
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多类水果目标检测数据集 基础信息 数据集名称:多类水果目标检测数据集 图片规模: - 训练集:911张 - 验证集:145张 - 测试集:131张 类类别: - Apple(苹果):常见温带水果,具有圆形外观和多样化颜色特征 - Mango(芒果):热带水果,表皮呈黄/绿色,果形椭圆 - Orange(橙子):柑橘类水果,圆形结构,表皮纹理清晰 - Pear(梨):上窄下宽的典型梨形结构 - Watermelon(西瓜):大型瓜类,具有条纹表皮和椭圆形轮廓 标注格式:YOLO格式,包含归一化坐标与类别标签 数据特性:JPEG图片聚焦水果主体,涵盖不同摆放角度和堆叠场景 适用场景 农业自动化拣: 支持开发水果拣机器人视觉系统,实现果园到包装线的自动化类 智能零售系统: 用于构建自助称重结算系统,精准识别散装水果商品 农业科研: 为果实成熟度检测、产量预估等农业AI研究提供数据支撑 教育实训: 可作为计算机视觉课程中目标检测算法的标准训练数据集 数据集优势 精准标注体系: 采用YOLO标准标注规范,所有边界框均通过双重质检,确保定位精度 多品类覆盖: 包含5种全球消费量最大的水果品类,支持跨品类识别模型开发 任务适配性: 可直接应用于YOLO系列算法训练,兼容PyTorch/TensorFlow等主流框架 农业应用价值: 特别优化田间环境下的识别效果,包含枝叶遮挡、堆叠摆放等真实场景样本
数据集介绍:多品种水果目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多品种水果目标检测数据集 图片数量: - 训练集:911张图片 - 验证集:145张图片 - 测试集:131张图片 总计:1,187张农业场景图片 类类别: - Apple(苹果):常见温带水果,表皮光滑或带纹理 - Mango(芒果):热带水果,果形多样且颜色鲜艳 - Orange(橙子):柑橘类水果,圆形且表皮颗粒感明显 - Pear(梨):多汁水果,形状呈葫芦形或圆形 - Watermelon(西瓜):大型瓜类水果,条纹表皮特征显著 标注格式: YOLO格式边界框标注,可直接适配主流目标检测框架(如YOLOv5/v8等) 数据特性: 包含果园、仓储、市场等多种农业场景下的水果布形态,覆盖不同成熟度和光照条件 二、适用场景 农业自动化拣系统开发: 支持构建水果识别与定位模型,适用于自动化拣流水线中的实时目标检测任务 智能零售结算系统: 用于开发自助称重结算设备的核心视觉模块,精准识别散装水果类别 农作物生长监测研究: 通过果实检测析农作物生长状态,支持智慧农业决策系统建设 农业教育可视化资源: 可作为农业院校计算机视觉课程的实践数据集,演示目标检测在农业领域的应用 三、数据集优势 精准类别划: 涵盖5种高经济价值水果品类,标注经农业专家校验,确保类别准确性和边界框合理性 场景多样性: 包含单果特写、堆叠水果、枝叶遮挡等多种现实场景,提升模型复杂环境适应能力 工业级适配性: 原生YOLO格式标注可直接对接主流检测框架,支持快速部署到边缘计算设备 农业应用价值: 特别优化仓储拣场景的密集目标检测表现,满足水果加工流水线的高速检测需求

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