水蜜桃四阶段生长数据集

摘要：本研究构建了包含1208张图像的水蜜桃四阶段生长数据集，按7∶2∶1划分训练集、验证集和测试集，统一图像尺寸与YOLO标注，并通过数据增强提升模型泛化能力。

数据集简介

本研究构建了包含1208张高质量图像的水蜜桃生长阶段数据集，按照7:2:1的比例划分为训练集（845张）、验证集（242张）和测试集（121张），涵盖幼果期、膨大期、转色期和成熟期四个关键生长阶段，所有图像统一处理为640×640像素的JPEG格式并采用YOLO标准格式进行标注（类别ID、中心坐标、宽度、高度归一化值），数据增强策略包括水平翻转、垂直翻转、随机缩放、颜色变换、高斯模糊和亮度调整等方法，确保了模型的泛化能力和鲁棒性，图像与标注文件完全匹配无缺失。

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YOLO26的水蜜桃生长阶段检测系统设计与实现

图6 应用案例：基于YOLO26的水蜜桃生长阶段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-88-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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