可不可以把一个ＤＬＬ做成类，然后调用ＤＬＬ中的函数[问题]

水果和蔬菜图像识别数据集图像分类数据集【已标注，约4,000张数据】

水果和蔬菜图像识别数据集图像分类数据集【已标注，约4,000张数据】 分类个数【36】： 香蕉、苹果、梨、黄瓜、胡萝卜、辣椒、洋葱、马铃薯等【具体查看json文件】 划分了训练集、验证集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 CNN分类网络改进：https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 【更多图像分类、图像分割（医学）、目标检测（yolo）的项目以及相应网络的改进，可以参考本人主页：https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12803200.html】

大型水果、蔬菜和坚果图像识别数据集【已标注，约94000张数据】

大型水果、蔬菜和坚果图像识别数据集【已标注，约94000张数据】 分类个数【141】：苹果、杏、鳄梨、鳄梨成熟、香蕉、栗子、克莱门汀、椰子、榛子、越橘、猕猴桃、柿子、大头菜、金蹲、柠檬\酸橙、荔枝等等【具体查看json文件】 划分了训练集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 CNN分类网络项目：https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12056269.html 基于yolov5的分类：https://blog.csdn.net/qq_44886601/article/details/137408637

水果蔬菜数据集webp格式2790张

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131 种水果、蔬菜和坚果的 90380张的高质量图像数据集+图像识别与定位+高质量图像数据集+标注完整的数据

<项目介绍> 包含131 种水果、蔬菜和坚果的 90380张的高质量图像数据集 可供深度学习图像识别与定位。 - 训练集大小：67700 个图像 测试集大小：22888 个图像 文件名格式：image_index_100.jpg（例如 32_100.jpg）或 r_image_index_100.jpg（例如 r_32_100.jpg）或 r2_image_index_100.jpg 或 r3_image_index_100.jpg。 “r”代表旋转水果。 “r2”表示水果绕第三轴旋转。 “100”来自图像尺寸（100x100 像素）。 水果是如何拍摄的: 1:使用 C920 摄像机拍摄水果。最好的网络摄像头之一。 2:在水果后面，我们放了一张白纸作为背景。 3:将水果和蔬菜种植在低速电机（3转/分钟）的轴中，并录制一段20秒的短片。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

yolo算法-水果蔬菜数据集-5935张图像带标签-樱桃-梨-茄子-土豆-黄瓜-洋葱-瓶葫芦-卷心菜-白萝卜-草莓-苹果.zip

yolo系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）和voc格式（xml文件），分别保存在两个文件夹中; yolo格式：<class> <x_center> <y_center> <width> <height>， 其中： <class> 是目标的类别索引（从0开始）。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标，这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值，范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度，也是相对于图像宽度和高度的比例值