苹果香蕉橙子菠萝葡萄西瓜水果检测识别数据集 | 目标检测 | 农业识别

【苹果香蕉橙子菠萝葡萄西瓜水果检测识别数据集 | 目标检测 | 农业识别】

本数据集面向苹果香蕉橙子菠萝葡萄西瓜水果检测识别场景的目标检测任务，涵盖5个检测类别，总计60张标注图像。数据集适用于农业识别领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

• 数据集名称：苹果香蕉橙子菠萝葡萄西瓜水果检测识别数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：60 张
• 标注类别：5 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
• 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含5个检测类别，各类别标注分布如下：

• banana（banana）— 21 个标注实例
• orange（orange）— 20 个标注实例
• apple（apple）— 20 个标注实例
• pineapple（pineapple）— 20 个标注实例
• grape（grape）— 19 个标注实例

技术规格

• 标注格式：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
• 数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
• 数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. 农作物病害监测
2. 智慧农业自动化
3. 农产品质量分级

数据集特点

• 数据集包含 60 张标注图像，覆盖 5 个检测类别
• 标注格式为 YOLO TXT，坐标归一化至 [0, 1] 区间
• 适用于 YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 等主流目标检测框架
• 累计标注实例 100 个，标注质量高

获取方式

数据集持续整理中，如需获取请关注本站后续更新。

🏷️ 标签

#农业识别 #目标检测 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉