摘要：该数据集面向水果图像识别和饮食热量估算任务，共包含21,122张水果图像，覆盖20种不同水果，并按照8种水果集合与组合方式组织样本。
数据集概述
该数据集面向水果图像识别和饮食热量估算任务，共包含21,122张水果图像，覆盖20种不同水果，并按照8种水果集合与组合方式组织样本。数据既包含单一类别水果，也体现不同水果组合条件下的视觉变化，可为复杂场景中的水果识别、饮食分析和智能营养管理模型提供数据支持。
数据结构与关键特征
数据集主要包括训练图像目录、测试图像目录、组合样例图像、数据汇总图以及训练集和测试集标签CSV文件。Labels_Train.csv与Labels_Test.csv根据图像文件名记录对应的水果类别标签，便于建立图像与类别之间的映射。数据包含20个水果类别和8种组合方式，各类别样本数量存在差异，具有多类别、组合场景丰富和类别分布不均衡等特点。
应用价值与研究方向
该数据集可用于水果分类、多水果组合识别、目标检测、实例分割、数量统计及智能饮食记录。研究方向包括卷积神经网络与视觉Transformer分类、多标签学习、类别不平衡处理、组合场景中的目标分离、细粒度特征学习和轻量化模型部署；还可结合目标尺寸估计、重量预测及外部食品营养成分数据库，进一步开展水果份量分析、热量估算和个性化膳食管理研究。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-585
文件大小：146M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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