苹果、梨果、柑橘多类别果实成熟度数据集

摘要：本研究构建了包含苹果、梨、柑橘三类水果及成熟、过熟、腐烂三种状态的9类YOLO标注数据集，共2392张图像，按约7∶2∶1划分为训练集1674张、验证集478张和测试集240张，并采用水平与垂直翻转增强样本多样性。

数据集简介

数据集

本研究构建了包含苹果（Apple）、梨（Pear）、柑橘（Citrus）三类水果的多状态成熟度检测数据集，涵盖成熟（Ripe）、过熟（Overripe）、腐烂（Rotten）三种成熟度等级，共计9个检测类别，数据集包含2392张高质量标注图像，按照7:2:1比例划分为训练集（1674张）、验证集（478张）和测试集（240张），每张图像均采用YOLO格式进行边界框标注，并通过水平翻转、垂直翻转等数据增强技术扩充样本多样性，确保模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。

图1 数据集直方图

图2 YOLO标注格式说明图

模型训练

图3 训练与验证指标随Epoch变化趋势图

图4 不同置信度阈值下的F1曲线

图5 目标检测PR曲线

图6 归一化混淆矩阵

应用案例

• 案例1：基于YOLOv8的果实成熟度智能检测系统设计与实现

图6 应用案例：基于YOLOv8的果实成熟度智能检测系统设计与实现

数据集信息

免责声明与引用

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作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-85-Datasets
原创声明：本数据集为原创作品

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开源协议

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