基于yolo26的番茄成熟度识别 西红柿成熟度检测数据集 农产品品质分级自动化算法 农业生产中果实成熟度批量检测 深度学习图像分割第10412期

番茄分割图像识别 目标检测数据集说明

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一、数据集核心信息表

项目详情
类别数量及中文名称3 类(成熟、半成熟、未成熟)
数据总量2200 张图片
数据集格式YOLO 格式
核心应用价值1. 用于果实成熟度目标检测模型训练;2. 支撑农产品品质分级自动化算法开发;3. 助力农业生产中果实成熟度批量检测场景落地

二、数据集核心三要素概述

(一)类别说明

  • 聚焦果实成熟度维度划分类别,覆盖成熟、半成熟、未成熟三种核心状态,分类逻辑贴合农业生产实际需求。

  • 类别边界清晰,无交叉或模糊定义,可直接用于模型对果实成熟阶段的精准识别训练。

(二)数量说明

  • 数据总量达 2200 张图片,样本规模能够满足基础目标检测模型的训练数据需求,减少模型过拟合风险。

  • 样本数量分布适配三类成熟度场景,可支撑模型在不同成熟阶段果实识别任务中的泛化能力培养。

(三)应用价值说明

  • 农业生产端:助力果园实现果实成熟度自动化检测,降低人工分拣成本,提升采摘与分级效率。

  • 算法研发端:为果实成熟度相关目标检测算法提供标注数据,加速农业 AI 技术在品质检测领域的应用落地。

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