苹果荔枝柠檬梨柿子数据集 (Apple, Litchi, Lemon, Pear, Persimmon Dataset) 规模 图像数量:1498张图像。 类别:5种水果类别。 标注个数:5376个标注。 数据划分 训练集 (Train):通常占总数据的80%左右,约1198张图像。 验证集(Validation):通常占总数据的20%左右,约300张图像。 类别和数量 apple:299张图像,15...
标注格式:YOLO txt格式 用途:目标检测 适用框架:YOLO系列目标检测算法(如YOLOv5到YOLOv10) 数据集特点 高质量影像:所有图像均为高分辨率的图像,适合用于精确的目标检测。 详细标注:每张图像都有详细的边界框标注,采用YOLO txt格式。 多样性:包含多种环境和场景下的不同类型的水果蔬菜叶类病害图像,适用于不同的应用...
水果数据集下载-带标注数据Cu**习惯 上传24.01MB 文件格式 zip 数据集 数据大小:24.01M 用来检测苹果,橘子,香蕉的数据集,包含3种水果的图片,(带有标注数据。) 300多张这三种水果的图片数据集 水果(苹果,橘子,香蕉)识别数据集 Fruit (apple, orange, banana) recognition data set...
数据集包含3000张图片,并且已经标注为VOC (XML) 格式。那么我们试下—— 将使用YOLOv8进行训练、评估和结果分析。 文章代码仅供参考 环境准备 确保您已经安装了以下软件和库: - Python 3.8 或更高版本 - PyTorch 1.9 或更高版本 - torchvision 0.10 或更高版本 - OpenCV - numpy - pandas - matplotlib - lxm...